k-匿名關系模型及相關理論問題研究.pdf

1、k-匿名隱私保護模型已經成為數據發(fā)布者可信的隱私保護模型。然而，受隱私保護要求的制約，即使最優(yōu)的k-匿名算法，產生的數據也將十分不精確，正因為這種不精確導致了數據可用性的降低，數據接受者往往將其當作垃圾數據而拒之門外。為了使數據接受者和管理者能夠更好地利用k-匿名隱私保護模型中的數據，本文從另外一個角度來研究k-匿名數據，即把k-匿名數據看成是一種不確定性數據，用不確定性的方式來表示和研究它。
　　 不確定性關系根據屬性取值擴展

2、原理將經典確定性關系模型中每個元組的屬性取值其可能性由僅含有一個值擴展為值的集合，這種擴展給不確定性關系模型帶來了新的數據完整性約束要求。數據依賴是對屬性間取值進行關聯的一種完整性約束條件，函數依賴是一種對數據庫模式設計及查詢具有重要影響的數據依賴。對于不確定性關系，由于一個元組中屬性取值存在多種可能，屬性間取值相互約束的情況要比確定性關系中的復雜。描述不確定性關系的模型有以下幾類:1.tuple-ors，2.attribut-ors，

3、3.C-tables，4.pNF2，5.Sprop，6.Satrr,7.Stuple，8.S2。目前，只有基于tuple-ors模型上的函數依賴及推導規(guī)則，但在tuple-ors模型沒有關系模式的定義，無法在其上利用函數依賴指導不確定性關系進行規(guī)范化設計。不確定性關系表示的模型不同，函數依賴的形式和性質也不同。本文選取pNF2為描述不確定性關系的模型，提出了兩類函數依賴，并證明了其推導規(guī)則正確性和完備性。本文提出的兩類局部函數依賴，可以

4、在不確定性關系規(guī)范化設計中，檢查出該設計是否存在不滿足基本的第三范式要求的情況。
　　 本文最后探討了k-匿名這種特殊的不確定數據中存在的數據依賴及k-匿名關系模型。為了研究這種k-匿名數據中的數據依賴問題，本文將經典函數依賴中被決定屬性取值相等這個條件進行擴展，使其取值來自同一個指定集合，同時又不同于多值依賴中被決定屬性其取值與非該依賴中的屬性無關的約束，提出了一種擴展函數依賴。擴展函數依賴不僅包括經典函數依賴、垂直函數依賴、