[发明专利]区分准标识符属性的二次k‑匿名隐私保护算法

摘要

本发明公开了一种区分准标识符属性的二次k‑匿名隐私保护方法，涉及数据隐私保护技术领域。本发明通过Incognito函数，形成所有单属性的层级网格进行判断泛化是否满足k‑匿名，删除不满足k‑匿名的节点，将满足k‑匿名的节点迭代，形成候选结点集，再判断候选节点是否满足k‑匿名，删除不符合条件的节点，循环上述步骤，直到所有分类型属性迭代完成，输出所有满足k‑匿名的根节点。通过根节点依次对数据表T进行泛化，利用MDAV算法对泛化后T'的进行二次泛化，将输入的等价类元组数量划分为k到2k‑1之间，当完成所有划分后，给出信息损失，比较得出损失量最小的数据表。

主权项

一种区分准标识符属性的二次k‑匿名隐私保护方法，其特征在于：1)Sn＝Incognito(T,CQI,k)，Sn表示分类型属性已经进行泛化的数据集，T表示需要被泛化的数据集，CQI表示分类型准标识符集，k表示匿名约束条件；2)空队列result，空节点node；3)遍历Sn进入以下循环：数据集Dj是存放全泛化后的数据表；读取Sn中一个节点插入到node；根据node泛化数据集T得到T′；遍历T′,进入以下循环：使用Ti′存储T′中第i个等价类；MDAV(Ti′,NQI,k)，Ti′表示需要被聚类的数据集，NQI表示要进行聚类的数值型属性，k表示匿名约束条件；Dj＝Dj∪Ti'；计算信息损失，插入到result；4)比较result中信息损失，得到信息损失最小的Dj；5)T”＝Dj,返回T”。