Informationen ska vara säker och mätbar för allmänheten när den släpps för att visa. Datatabellen producerar personlig information och känsliga värden. De upprätthålls för sekretess, anonymitet är den bästa metoden för att skydda data. Det finns många anonymitetsmetoder för att skydda data. k-anonymitet är en metod för att skydda data. Problemet i k-anonymitet metod är om datamängden ökar då nytta minskar. Även kanonymitet data är möjligt för många attacker som Homogenity Attack, Bakgrund Kunskap Attack. Den l - mångfald är en annan metod för att skydda data. Den största fördelen med l-mångfald är att datamängden ökar då också dataverktyget ökar. Baserat på ovanstående fördel, tillämpade vi l -diversitet koncept i k-anonymity tillämpade externa data set och vi utvärderar hög effektivitet dataset. Det visar l - mångfald minskar dataförlusterna i k anonymitet datamängder när datapunkten flyttar någon storlek.
I REF, baserat på fördelen med k-anonymitet och l-diversitet, används l-diversitetskonceptet i k-anonymitet med den externa datamängden.
L Diversity on K-Anonymity with External Database for improving Privacy Preserving Data Publishing
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}