摘要：现有匿名算法多数仅针对准标识符进行泛化实现隐私保护,未考虑敏感属性的个性化保护问题。为此,在p-sensitive k匿名模型的基础上设计敏感属性个性化隐私保护算法。根据用户自身的敏感程度定义敏感属性的敏感等级,利用敏感属性泛化树发布精度较低的敏感属性值,从而实现对敏感属性的个性化保护。实验结果表明,该算法可有效缩短执行时间,减少信息损失量,同时满足敏感属性个性化保护的要求。

摘要：在实际数据收集中,不同敏感值的敏感度有很大差异,隐私保护需求也不相同.然而,现有的基于随机响应的本地化隐私保护模型针对所有敏感值都执行同样程度的隐私保护,从而可能造成某些低敏感度的敏感值过度保护,而某些高敏感度的敏感值却保护不足.基于此,本文在常规随机响应(Conventional Randomized Response,CRR)模型的基础上,考虑个性化的隐私需求,引入敏感值权重,并将其引入到随机响应的决策中,提出一种面向多敏感值的个性化随机响应(Personalized Randomized Response,PRR)机制,该机制能够确保不同的敏感值群体均能达到各自期望的隐私保护程度,实现个性化的隐私保护.理论分析和仿真实验表明,在机制的主观隐私泄露程度一定时,相比于CRR模型,本文所提的PRR机制统计估计误差更小,即获得的统计数据的质量更高,同时又保证了个性化的隐私保护.