一种基于SaaS的通用云数据隐私保护平台与方法

作者：杨灿; 潘诗颖; 李闰民

来源：2020-05-20, 中国, ZL202010430668.5.

本发明属于数据隐私保护和SaaS云服务领域,公开一种基于SaaS的通用云数据隐私保护平台,用户在该平台实现数据隐私保护,具体地：用户通过Web提交数据；在线选择隐私保护模型；定义数据配置；定义信息损失度量及模型参数；执行匿名处理；获取匿名数据。平台对原始数据预处理；执行匿名算法；计算信息损失；返回匿名数据。本发明提供多种数据隐私保护模型,提供不同的信息损失度量方法供用户评估匿名后的数据质量,能有效保护关系型或集值型数据隐私；支持SaaS云环境隐私保护,并支持数据系统定制、数据管理等,能有效满足用户在云端定制数据服务并保护隐私的需求。本发明还提供一种基于SaaS的通用云数据隐私保护方法。

• 单位
  华南理工大学