%0 Journal Article
%T 基于属性相关性划分的多敏感属性隐私保护方法
%A 谢静
%A 张健沛
%A 杨静
%A 张冰
%J 电子学报
%P 1718-1723
%D 2014
%R 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.09.009
%X 近年来，基于l-多样性的多维敏感属性的隐私保护研究日趋增多，然而大部分多敏感属性隐私保护方法都是基于有损分解的思想，破坏了数据间的关系，降低了数据效用.为此，提出了一种面向多敏感属性的隐私模型，首先给出一种l-maximum原则用以满足多敏感属性l-多样性要求；其次，为了保护属性间的相关性，根据属性间的依赖度对属性进行划分；最后设计并实现了MSAl-maximum（MultipleSensitiveAttributesl-maximum）算法.实验结果表明，提出的模型在保护隐私不泄露的同时，减少了元组的隐匿率，并且保护了数据间的关系.
%K 隐私保护
%K 多敏感属性
%K l-多样性
%K 属性相关性
%K 划分
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract8621.shtml