【摘 要】
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随着计算机技术和互联网技术的发展,许多组织收集和存储了大量的数据信息,发布这些数据信息对数据挖掘等研究有着重要的意义,然而,这些数据信息中往往包含着需要保护的个人隐
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随着计算机技术和互联网技术的发展,许多组织收集和存储了大量的数据信息,发布这些数据信息对数据挖掘等研究有着重要的意义,然而,这些数据信息中往往包含着需要保护的个人隐私信息,直接发布这些数据会威胁到用户的个人隐私,为了解决这一矛盾,数据发布的隐私保护研究由此产生,它通过处理数据信息使得发布出来的数据信息既有利于数据挖掘研究又能保护到个人的隐私信息。集值属性数据作为数据发布中的一种重要数据类型,对它的隐私保护研究也有着迫切的需求。所谓集值属性数据是指一个元素集合和一个具体个人相关联的一种数据,比如,用户的购物数据。与传统研究中的关系型数据不同,这种数据没有明确的标示属性和隐私属性,所以需要新的隐私原则和方法来处理这种数据。本文发现之前关于集值属性数据隐私保护研究的一些漏洞,证明它们并不能完全地保护用户的隐私。为此,本文提出了一个新的集值属性隐私原则,称作(k,1)-anonymity隐私原则,它能够完全地保护用户的隐私。在此基础上,本文通过改进之前的隐私算法开发出一个能够满足这种隐私原则的隐私算法。然后通过在实际数据上的详细实验分析和证明了这个算法的正确性和高效率。集值属性数据流跟静态的集值属性数据一样,是集值属性数据的一种重要存在形式,本文提出了集值属性数据流的隐私保护问题。据了解,这是第一篇关于这个问题的研究论文。本文首先分析了集值属性数据流隐私保护与静态集值属性数据隐私保护的不同,描述了这个问题的难点和重要性。接着,把集值属性(k,1)-anonymity隐私原则扩展到集值属性数据流隐私保护问题上。然后开发了一个满足这个隐私原则的隐私算法来高效地处理集值属性数据流。最后,通过在实际数据上的实验分析和证实了这个算法的高效率和有效性。
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