Abstract Privacy conservation är en viktig fråga i publiceringen av data för gruvändamål. K-anonymitetsmodellen har införts för att skydda individuell identifiering. Nyligen genomförda undersökningar visar att det krävs en mer sofistikerad modell för att skydda enskilda personers samröre med känslig information. I detta dokument föreslår vi en (α, k)-anonymitetsmodell för att skydda både identifieringar och samband till känslig information i data. Vi diskuterar egenskaperna hos (α, k)-anonymitet modell. Vi bevisar att det optimala (α, k)-anonymitetsproblemet är NP-hård. Vi presenterar först en optimal global omkodningsmetod för (α, k)-anonymitetsproblem. Därefter föreslår vi två skalbara lokala omkodningsalgoritmer som både är mer skalbara och resulterar i mindre datasnedvridning. Effektiviteten och effektiviteten visas genom experiment. Vi beskriver också hur modellen kan utvidgas till mer generella fall.
Wong m.fl. I REF föreslogs en (α, k)-anonymitetsmodell som skyddade både identifieringar och samband med känslig information i data och visade att det optimala (α, k)anonymitetsproblemet är NP-hårda problem.
(α, k)-anonymous data publishing
{'venue': 'Journal of Intelligent Information Systems', 'journal': 'Journal of Intelligent Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}