[发明专利]一种面向应用的隐私保护分级方法及装置有效
| 申请号： | 201910450194.8 | 申请日： | 2019-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN110348238B | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 罗涛;王艺宁;宋海娜;王寻;王楠;李剑峰 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F16/2458;G06F16/25 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王庆龙;王文思 |
| 地址： | 100876 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种面向应用的隐私保护分级方法及装置。其中，方法包括：基于不同应用场景下差异化的隐私保护需求和数据效用需求，在多维数据中确定相应的敏感属性和重点关注属性；基于多维数据中的敏感属性和重点关注属性，对多维数据进行关联度分析和聚类分析，确定多维数据中各数据层次的隐私保护等级；其中，各数据层次包括：数据层、属性层和数值层；基于多维数据中各数据层次的隐私保护等级，确定隐私保护算法的参数，并基于确定参数后的隐私保护算法，对多维数据进行隐私保护。能够针对灵活多变的应用场景，快速给出兼顾数据私密性与可用性的个性化的隐私保护方案，实现数据的精准隐私保护，提高了多维数据的可用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 应用 隐私 保护 分级 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种面向应用的隐私保护分级方法，其特征在于，包括：基于不同应用场景下差异化的隐私保护需求和数据效用需求，在多维数据中确定相应的敏感属性和重点关注属性；基于多维数据中的敏感属性和重点关注属性，对所述多维数据进行关联度分析和聚类分析，确定所述多维数据中各数据层次的隐私保护等级；其中，所述各数据层次包括：数据层、属性层和数值层；基于所述多维数据中各数据层次的隐私保护等级，确定隐私保护算法的参数，并基于确定参数后的隐私保护算法，对所述多维数据进行隐私保护。
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