结构化数据的隐私与数据效用度量模型

作者： 谢明明 ^1,2 彭长根 ^2,3 吴睿雪 ^3,4 丁红发 ^1,2 刘波涛 ^2,3
作者单位：

1. 贵州大学数学与统计学院

2. 贵州大学贵州省公共大数据重点实验室

3. 贵州大学计算机科学与技术学院

4. 贵州大学密码学与数据安全研究所
提交时间：2019-04-01 15:47:37

摘要: 针对隐私保护中数据隐私量和数据效用的量化问题，基于度量空间和范数基本原理提出了一种结构化数据隐私与数据效用度量模型。首先，给出数据数值化处理方法，将数据表转变为矩阵进行运算；其次，引入隐私偏好函数，度量敏感属性随时间的变化；然后，分析隐私保护模型，量化隐私保护技术产生的变化；最后，构建度量空间，给出了隐私量、数据效用和隐私保护程度计算式。通过实例分析，所建立的度量模型能够有效反映隐私信息量。

隐私保护隐私度量度量空间隐私量数据效用

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201904.00026 (或此版本 ChinaXiv:201904.00026V1)
DOI:10.12074/201904.00026V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201904.00026.V1
推荐引用方式： 谢明明,彭长根,吴睿雪,丁红发,刘波涛.(2019).结构化数据的隐私与数据效用度量模型.计算机应用研究.[ChinaXiv:201904.00026] (点此复制)

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2019-04-01 15:47:37

ChinaXiv:201904.00026V1

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