[發明專利]關系事務數據發布的隱私保護方法有效
| 申請號: | 201711174376.4 | 申請日: | 2017-11-22 |
| 公開(公告)號: | CN107832633B | 公開(公告)日: | 2020-12-15 |
| 發明(設計)人: | 王金艷;周思明;李先賢 | 申請(專利權)人: | 廣西師范大學 |
| 主分類號: | G06F21/62 | 分類號: | G06F21/62;G06F16/28 |
| 代理公司: | 桂林市持衡專利商標事務所有限公司 45107 | 代理人: | 陳躍琳 |
| 地址: | 541004 廣*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 關系 事務 數據 發布 隱私 保護 方法 | ||
1.關系事務數據發布的隱私保護方法,其特征是,包括步驟如下:
步驟1、初始化數據,將原始表數據進行初始化聚類;
步驟1.1、將原始數據集中含有敏感屬性的記錄和不含有敏感屬性的記錄區分記錄;
步驟1.2、根據給定的k值和原始數據集中記錄的總條數確定分組數;
步驟1.3、將含有敏感屬性的記錄和不含有敏感屬性的記錄采用關系屬性概化的最小信息損失度量的聚類方法均分到各個分組中,使得每個分組的記錄條數至少有k條,至多不超過2k-1條;
步驟2、對初始化聚類之后的分組采用相對最優合并策略進行聚類合并概化,得到最終合并概化好的數據集;其中相對最優合并策略包括以下三種策略:
策略一:
步驟2.1、從初始化聚類后形成的當前數據集中隨機選擇1個分組作為當前種子分組;
步驟2.2、逐一將當前數據集中未進行過合并的各個分組與當前種子分組進行合并,并計算各個合并分組中的關系屬性概化后的合并分組概化信息損失度量;
步驟2.3、選擇合并分組概化信息損失度量最小的合并方式,并將該合并方式所對應的數據集作為中間數據集,并計算中間數據集中所有分組中的關系屬性概化后的平均概化信息損失度量;
步驟2.4、判斷平均概化信息損失度量是否超過設定閾值δ:
若沒有超過,則該合并方式成立,將中間數據集作為當前數據集,并從此當前數據集未進行過合并的分組中再隨機選擇1個分組作為當前種子分組,并返回步驟2.2,直到當前數據集不存在未進行過合并的分組,并轉至步驟2.5;
如果超過,則該合并方式不成立,并轉至步驟2.5;
步驟2.5、將當前數據集作為最終數據集,并對最終數據集中每個分組沒有進行概化的關系屬性進行概化,得到最終合并概化好的數據集;
策略二:
步驟2.1、計算初始化聚類后形成的當前數據集中各個分組中關系屬性概化后的分組概化信息損失度量,并將分組概化信息損失度量最小的分組作為當前種子分組;
步驟2.2、逐一將當前數據集中未進行過合并的各個分組與當前種子分組進行合并,并計算各個合并分組中的事務屬性匿名后的合并分組匿名信息損失度量;
步驟2.3、選擇合并分組匿名信息損失度量最小的合并方式,并將該合并方式所對應的數據集作為中間數據集,并計算中間數據集中所有分組中的關系屬性概化后的平均概化信息損失度量;
步驟2.4、判斷平均概化信息損失度量是否超過設定閾值δ:
若沒有超過,則該合并方式成立,將中間數據集作為當前數據集,并從此當前數據集未進行過合并的分組中選擇分組概化信息損失度量最小的分組作為當前種子分組,并返回步驟2.2,直到當前數據集不存在未進行過合并的分組,并轉至步驟2.5;
如果超過,則該合并方式不成立,并轉至步驟2.5;
步驟2.5、將當前數據集作為最終數據集,并對最終數據集中每個分組沒有進行概化的關系屬性進行概化,得到最終合并概化好的數據集;
策略三:
步驟2.1、計算初始化聚類后形成的當前數據集中各個分組中關系屬性概化后的分組概化信息損失度量,并將分組概化信息損失度量最小的分組作為當前種子分組;
步驟2.2、逐一將當前數據集中未進行過合并的各個分組與當前種子分組進行合并,并計算各個合并分組中的關系屬性概化后的合并分組概化信息損失度量和事務屬性匿名后的合并分組匿名信息損失度量;
步驟2.3、選擇合并分組概化信息損失度量和合并分組匿名信息損失度量之和最小的合并方式,并將該合并方式所對應的數據集作為中間數據集,并計算中間數據集中所有分組中的關系屬性概化后的平均概化信息損失度量;
步驟2.4、判斷平均概化信息損失度量是否超過設定閾值δ:
若沒有超過,則該合并方式成立,將中間數據集作為當前數據集,并從此當前數據集未進行過合并的分組中選擇分組概化信息損失度量最小的分組作為當前種子分組,并返回步驟2.2,直到當前數據集不存在未進行過合并的分組,并轉至步驟2.5;
如果超過,則該合并方式不成立,并轉至步驟2.5;
步驟2.5、將當前數據集作為最終數據集,并對最終數據集中每個分組沒有進行概化的關系屬性進行概化,得到最終合并概化好的數據集;
步驟3、利用ρ-不確定性匿名模型對最終合并概化好的數據集進行自頂向下的概化和全局抑制,使得直到每個分組內含敏感屬性記錄的置信度均小于設定閾值ρ,從而得到最終匿名發布數據;
其中,k為大于1的整數,ρ為大于0且小于1的小數。
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