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h****l 2018-07-09
大数据时下的隐私保护(二)
l-diversity 也有其局限性: 敏感属性的性质决定即使保了一定概率的diversity 也很容易泄露隐私。例 如,医院公的艾滋数据中,敏感属性是“艾滋性”(出现概率是1%)和“艾 滋阴性”(出现概率是99%),这两种值的敏感性不同,造成的结果也不同。• 有些情况下l-diversity 是没有意义的:比如说艾滋数据的例子中仅含有两种 不同的值,保2-diversity 也是没有意义的。 l-diversity 很难达成:例如,我们想在10000 条数据中保2-diversity,那么 可能最多需要10000* 0.01 = 100 个相同的类型。这时可能通过之前介绍 的k-anonymity 的方法很难达到。• 偏斜性攻击(Skewness Attack):假如我们要保在同一类型的数据中出现“艾 滋性”和出现“艾滋阴性”的概率是相同的,我们虽然保了diversity,但是 我们泄露隐私的可能性会变大。因为l-diversity 并没有考虑敏感属性的总体的分布。
1****9 2020-08-31
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