[发明专利]一种基于敏感信息度量的身份信息隐私保护方法

摘要

本发明公开一种基于敏感信息度量的身份信息隐私保护方法包括如下步骤：S1，确定输入输出；S2，定义身份重要度并计算出身份重要度；S3，优化身份重要度；S4，计算敏感信息披露矩阵、最小攻击集、信息披露概率；S5，确定泛化函数，对数据集泛化；S6，建立避免背景知识攻击隐私保护模型；S7，描述(γ，η)‑Risk匿名算法，输入原始数据集D，输出匿名数据集D′；S8，引入置信区间，将攻击方的高概率推断攻击控制在指定置信区间内，避免攻击者使用属性分布函数计算用户身份信息统计特征后进行高概率推断攻击。本发明解决了现有隐私保护方法难以有效应对基于背景知识攻击的隐私信息攻击问题，对关键身份和身份敏感信息保护更加全面、有效。

主权项

一种基于敏感信息度量的身份信息隐私保护方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1，确定输入输出；S2，定义身份重要度并计算出身份重要度；S3，根据孤立引用和完全引用，优化身份重要度；S4，计算出敏感信息披露矩阵、最小攻击集、信息披露概率；S5，确定泛化函数，并对数据集泛化；S6，建立避免背景知识攻击的隐私保护模型；S7，描述(γ，η)‑Risk匿名算法，输入原始数据集D，输出匿名数据集D′；S8，引入置信区间，将攻击方的高概率推断攻击控制在指定的置信区间内，避免攻击者使用属性分布函数计算用户身份信息统计特征后进行高概率推断攻击。