M-distinct算法改进:面向动态数据集重发布的隐私保护算法
白似雪; 李婵
南昌大学计算机科学与技术系；
BAI Si-xue,LI Chan(Department of Computer Science and Technology,Nanchang University,Nanchang 330031,China)
摘要 M-distinct extension算法通过将数据添加、删除、更新三种情况分开处理,在删除情况下引入伪记录的概念,使得攻击者无法得出插入和删除数据之间的联系;另一方面提出事实:数据记录的不同属性在不同的发布用途中其信息权重并不相同,根据事实,引入属性权重的概念,减少算法在分配和
关键词 ：
隐私保护 ,
数据挖掘 ,
M-distinct算法 ,
动态数据集
Abstract ：M-distinct extension algorithm deals with the data add,delete,update three cases separately.With the introduction of the concept of false record in the delete case,the attacker cannot get the link between insert and delete data.On he other hand,the fact i
Key words ：
privacy preserving
data mining
dynamic datasets
M-distinct algorithm；
出版日期: 2010-09-28
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2010, Vol. 32 