K-匿名隱私保護問題的研究.pdf

1、K-匿名技術是信息共享中保護隱私信息安全的重要方式，經過K-匿名處理的共享數據能夠有效的防止相關鏈接攻擊，避免隱私信息的泄露。
　　 首先，本文根據信息共享中隱私保護的不同對象，分別對面向原始數據的隱私保護與面向數據挖掘知識的隱私保護進行了總結分析。介紹了K-匿名隱私保護模型的相關研究背景，以及實現技術，并通過實例描述了K-匿名模型。
　　 其次，對前人的一系列研究成果進行了研究分析，在K-匿名技術的主要實現算法全域泛化

2、算法與局域泛化算法中，分別對一些比較經典的算法的性能進行了比較分析，分析現有K-匿名算法的優(yōu)點與缺陷。并對K-匿名隱私保護模型有可能受到的各種攻擊進行了理論研究分析，本文提出了針對K-匿名隱私保護模型的五種攻擊方式，通過實例進行描述，并提出了一系列解決方案，為防止針對K-匿名隱私保護模型的攻擊提供有力的保障。
　　 然后，分析了K-匿名隱私保護模型的主要實現方法隱匿與泛化，并研究了不同的泛化處理方式對于匿名化數據的精確度影響差異

3、。將熵的思想引入K-匿名隱私保護模型，提出了基于熵分類的K-匿名隱私保護算法Entropy算法。本文通過實驗驗證了Entropy算法的性能情況，并且根據實驗數據對Entropy算法進行了時間復雜度分析以及匿名化數據的精確度分析，實驗表明該算法在前人提出的算法基礎上進行了有效的改進。
　　 最后，在相同的實驗環(huán)境下，通過實驗驗證了本文提出來的Entropy算法與前人提出來的全域泛化算法Basic Incognito算法的性能情況。