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一种满足ε‑差分隐私的t‑closeness隐私保护方法,通过对原始数据(医院病人数据,包括姓名、年龄、联系方式、籍贯、健康状况)进行预处理,建立准标识符与敏感属性关联QIS数据表,再根据数据表中敏感属性的层次树,将数据表划分为桶的集合,同时加入动态规划算法对数据表进行分区,最后根据分区结果进行泛化生成匿名后的数据表。针对传统t‑closeness隐私保护模型无法抵御具有一定背景知识的攻击者,过分依赖敏感属性分布以及差分隐私可能导致发布数据失去价值意义等缺点,引入了新的距离函数对t‑closen
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 110598447 A
(43)申请公布日
2019.12.20
(21)申请号 20191
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