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h****l 2018-07-09
数据时代的隐私保护(二)
这些方法先从直观的角度去衡量一个公开数据的隐私性,再到使用密码、统计 等工具保证数据的隐私性。 面我们一一解读这四种隐私保护的方法: k-anonymity(k-匿名化) k-anonymity 是在1998 年由Latanya Sweeney 和Pierangela Samarati 提出的一 种数据匿名化方法。 我们先看一面的这个表格: 我们把要表格中的公开属性分为以三类:- Key attributes: 一般是个体的唯一标示,比如说姓名、地址、电话等等,这些内容需要在公开数据的时候删掉。- Quasi-identifier: 类似邮编、年龄、日、性别等不是唯一的,但是能帮助研究人员关联相关数据的标示。- Sensitive attributes: 敏感数据,比如说购买偏好、薪水等等,这些数据是研究人员最关心的,所以一般都直接公开。 简单来说,k-anonymity 的目的是保证公开的数据中含的个人息至少k-1 条不能 通过其他个人息确定出来。也就是公开数据中的任意quasi-identifier 息,相同的 组合都需要出现至少k 次。
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