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吴英杰,唐庆明,倪巍伟,孙志挥.基于取整划分函数的k 匿名算法.软件学报,2012,23(8):2138-2148
基于取整划分函数的k 匿名算法
Algorithm for k-Anonymity Based on Rounded Partition Function
投稿时间:2011-01-15  修订日期:2011-11-02
DOI:10.3724/SP.J.1001.2012.04157
中文关键词:  隐私保护  数据发布  k 匿名算法  取整划分函数  匿名组规模上界
英文关键词:privacy preservation  data publishing  algorithm for k-anonymity  rounded partition function  upper bound on size of anonymization group
基金项目:国家自然科学基金(61003057); 福建省自然科学基金(2010J01330)
作者单位E-mail
吴英杰 福州大学 数学与计算机科学学院,福建 福州 350108
东南大学 计算机科学与工程学院,江苏 南京 210096
网络系统信息安全福建省高校重点实验室(福州大学),福建 福州 350108 
yjwu@fzu.edu.cn 
唐庆明 福州大学 数学与计算机科学学院,福建 福州 350108  
倪巍伟 东南大学 计算机科学与工程学院,江苏 南京 210096  
孙志挥 东南大学 计算机科学与工程学院,江苏 南京 210096  
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中文摘要:
      提出一种基于取整划分函数的k 匿名算法,并从理论上证明该算法在非平凡的数据集中可以取得更低的上界.特别地,当数据集大于2k2 时,该算法产生的匿名化数据的匿名组规模的上界为k+1;而当待发布数据表足够大时,算法所生成的所有匿名组的平均规模将足够趋近于k.仿真实验结果表明,该算法是有效而可行的.
英文摘要:
      This paper proposes an algorithm based on rounded partition function for k-anonymity. By rigorous theoretical proof, the study will show that a better upper bound on size of the anonymization groups can be obtained in non-trivial data sets. In particular, when the size of the original dataset is greater than 2k2, the upper bound will be reduced to k+1. Further, the average size of all anonymization groups of the anonymous data will be close enough to k when the size of the original dataset is large enough. Experimental results on real datasets show that this algorithm is effective and feasible.
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