基于多维桶分组技术改进算法对电子病历隐私信息研究OA北大核心CSTPCD

多维桶分组技术给出的三种算法在敏感属性数量增多时,发布数据隐匿率增大,且该算法对准标识符属性没有泛化处理,易遭受背景知识攻击。针对此问题,提出改进的最大桶优先算法。该算法依据敏感属性关联性来对敏感属性表进行划分,每个敏感属性子表采用最大选择度优先的方法实现匿名化处理,并增加对准标识符属性泛化处理;增加对每个等价类中的复合敏感属性向量随机交换来抵御关联攻击。实验结果表明,改进算法能够在使得发布数据保持一定数据可用性基础上更好地保护用户的敏感属性信息。