熵分类优化信息敏感值的个性化隐私匿名算法

作者：李学国; 沈应兰; 康先琼

来源：科技通报, 2018, 34(03): 155-158.

DOI：10.13774/j.cnki.kjtb.2018.03.033

• 熵分类
• 信息敏感值
• 隐私匿名
• 体质健康评价
• 值域等级划分
• 运算效率优化

提出了一种熵分类优化信息敏感值的个性化隐私匿名算法。首先对敏感属性进行复合,然后对多敏感属性进行覆盖性优化,并对其进行值域等级划分,最后针对敏感属性的特点,对其信息损失度和熵分类的选择进行优化,以提高算法的隐私匿名度。算法仿真结果表明,本文提出的算法相比较目前常用的K-anonymity、I-diversity算法,隐私匿名度高,执行时间小,且变化率也小,表示该算法具有较高的鲁棒性。

• 单位
  机电工程学院; 重庆科创职业学院