Publishing Set-Valued Data Against Realistic Adversaries
刘君强 · Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni · 2012
在出版珍视集合的数据的隐私保护是一个重要问题。然而，也在优先的工作建议的隐私观点假设对手有无界的知识并且因此提供关于某些项目的缺席引起过多的失真，或忽视知识的过度保护并且不基于如此的知识阻止攻击。处理这些问题，我们建议一个新隐私观点，( k ，)( m ， n )阻止身份揭发和敏感条款揭发到一个现实主义的隐私对手的-privacy,关于关于项目的缺席的项目和围住的知识的存在围住知识。除了新观点，我们的贡献是发现一个在最佳附近的解决方案并且为 anonymizing 是适用的一个有效算法真实世界数据库。真实世界数据库的广泛的实验证明我们的算法超过现状算法。