K匿名
网络安全的匿名化方法。
匿名化方法
匿名化方法旨在通过使用归纳和抑制技术使单个记录在组记录之间难以区分。
数据库，网络和计算技术的Swift发展，可以对数字化的大量个人数据进行集成和分析，从而导致越来越多地使用数据挖掘工具来推断趋势和模式。
提出了关于保护个人隐私的普遍关注。
K匿名
将数据集转换为k匿名（可能是l离散或t闭合）数据集是一个复杂的问题，而将最佳分区划分为k匿名组则是一个NP难题。 幸运的是，存在几种实用的算法，这些算法通常通过采用贪婪搜索技术来产生“足够好”的结果。
在本教程中，我们将探讨所谓的“蒙德里安”算法，该算法使用贪婪搜索算法将原始数据划分为越来越小的组（
2021-12-28 13:28:51
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k-匿名隐私保护模型中,k取值同时影响着k-匿名表的隐私保护程度和数据质量,因此,如何选择k值以达到隐私保护和数据质量的共赢具有重要意义.在对k取值和隐私保护、数据质量关系分析和证明的基础上,根据不同情况下的k-匿名表隐私泄露概率公式,对满足隐私保护要求的k取值范围进行了分析;根据k-匿名表的数据质量公式对满足数据质量要求的k取值范围进行了分析.根据满足隐私保护和数据质量要求的k取值之间的关系,给出了k值的优化选择算法.
2021-12-02 13:23:56
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K-Anonymity要求对于任意一行纪录，其所属的相等集内纪录数量不小于k，即至少有k-1条纪录半标识列属性值与该条纪录相同。
2021-10-11 12:03:42
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K-Anonymity-master-匿名模型是Sweeney提出的一种匿名化方法。用python实现的K-匿名代码，有详细的注释。
2021-03-19 20:02:26
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