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Complete l-Diversity Grouping Algorithm for Multiple Sensitive Attributes and Its Applications 완료 l-여러 민감 속성을 위한 다양성 그룹화 알고리즘과 그 응용

Yuelei XIAO, Shuang HUANG

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요약 :

다중 민감 버킷화(MSB) 방법의 첫 번째 단계에서는 l- 여러 중요한 속성에 대한 다양성 그룹화가 불완전하여 더 많은 정보가 손실됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 l-다양한 민감한 속성과 다차원 버킷의 회피에 대한 다양성 회피 세트 및 완전한 제안 l- 여러 민감한 속성에 대한 CLDG(다양성 그룹화) 알고리즘. 그런 다음 CLDG 알고리즘을 적용하여 MSB 알고리즘의 첫 번째 단계를 개선합니다. 실험 결과는 개선된 MSB 알고리즘의 첫 번째 단계의 그룹화 비율이 MSB 알고리즘의 원래 첫 번째 단계의 그룹화 비율보다 훨씬 높아 게시된 마이크로데이터의 정보 손실이 감소한다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E104-A No.7 pp.984-990
발행일
2021/07/01
공개일
2021/01/12
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2020EAL2084
원고의 종류
LETTER
범주
암호화 및 정보 보안

작성자

Yuelei XIAO
  Xi'an University of Post & Telecommunications
Shuang HUANG
  Xi'an University of Post & Telecommunications

키워드