文件名称:
大数据云环境下TDS和BUG混合k-匿名化方法
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-19
详细说明：针对一般子树匿名化方法处理大数据效率低和伸缩性较差的问题，提出了一种可伸缩的自下向上的泛化（BUG）方法，并在此基础上，结合已有的自上向下的特化（TDS），形成一种混合方法。在提出的方法中，k-匿名作为隐私模型，TDS和BUG都是基于映射化简开发组成，并通过云的强大计算能力来获得较高的伸缩性。提出的映射化简BUG只需在几次泛化循环之后就可插入一个新的泛化候选，不会影响另一个泛化的信息损失。考虑到工作负载平衡点K与匿名参数k的复杂关系，将映射化简的BUG和TDS结合形成混合方法。实验结果验证了本文方法的有效性，与TDS和BUG相比，混合方法的效率和可伸缩性大为提高。
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