基于模糊集的隱私保護(hù)方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)設(shè)備的不斷更新?lián)Q代和網(wǎng)絡(luò)全球化的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術(shù)得到了越來越廣泛的應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫共享已經(jīng)變成了一種普遍現(xiàn)象，越來越多的個人信息記錄被不同的部門和機(jī)構(gòu)大量收集，這些數(shù)據(jù)可能會被這些部門和機(jī)構(gòu)用于數(shù)據(jù)發(fā)布或者數(shù)據(jù)挖掘，但是由于信息中可能包含個人隱私，就會造成在數(shù)據(jù)的共享或發(fā)布中的隱私泄漏問題。正因如此數(shù)據(jù)發(fā)布中的隱私保護(hù)成為了近年來的研究熱點(diǎn)。
　　本文討論了課題的研究背景和意義，總結(jié)了該領(lǐng)域當(dāng)前國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀，并對數(shù)據(jù)

2、發(fā)布中的隱私保護(hù)技術(shù)進(jìn)行了綜述。針對當(dāng)前的隱私保護(hù)方法信息損失大、時(shí)間復(fù)雜度高等問題，本文從模糊數(shù)學(xué)中的模糊集的角度出發(fā)，提出了基于模糊集的最大隸屬度算法，具體工作如下：
　　對隱私保護(hù)相關(guān)知識進(jìn)行了概述，全面分析了當(dāng)前數(shù)據(jù)發(fā)布中主要的隱私保護(hù)方法，包括了隨機(jī)擾動技術(shù)和匿名隱私保護(hù)技術(shù)，并分析了各種隱私保護(hù)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。對發(fā)布數(shù)據(jù)可能遭受的各種攻擊（包括連接攻擊、同質(zhì)攻擊和背景知識攻擊）結(jié)合具體實(shí)例進(jìn)行了詳細(xì)的理論分析。
　

3、　本文從基于模糊集的角度出發(fā)，提出了基于模糊集的隱私保護(hù)方法，并同時(shí)給出了最大隸屬度算法。該算法的應(yīng)用條件是準(zhǔn)標(biāo)識符中必須包含數(shù)值屬性，其核心思想是對準(zhǔn)表示符中的數(shù)值屬性和敏感屬性同時(shí)進(jìn)行處理以獲得滿足要求的發(fā)布數(shù)據(jù)表。對數(shù)值屬性的處理是將數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化轉(zhuǎn)換為語義型的數(shù)據(jù)，確定模糊子集，然后確定隸屬函數(shù)并根據(jù)隸屬函數(shù)計(jì)算出每個屬性相對于模糊子集的隸屬度，根據(jù)最大隸屬度原則確定最終所屬的模糊子集，最終結(jié)合隸屬度與語義型數(shù)據(jù)一同發(fā)布。