使用python语言编写完整代码,要求如下:输入:一个包含标识符、准标识符、敏感属性的数据集X(规模 <100); 输出:满足K-匿名的数据集X’p设计算法,自动实现K-匿名,要求对输入具有普适性。要求删除标识符,
时间: 2024-03-17 22:42:19 浏览: 192
k-匿名隐私保护 python实现
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以下是使用Python语言编写的K-匿名算法代码:
```python
import pandas as pd
def k_anonymity(data, k):
'''
data: pandas.DataFrame, 包含标识符、准标识符、敏感属性的数据集
k: int, k-匿名的k值
'''
# 删除标识符列
data = data.drop('标识符', axis=1)
# 获取准标识符和敏感属性列名
quasi_identifiers = data.columns[:-1]
sensitive_attribute = data.columns[-1]
# 对准标识符进行分组,并对每组进行k-匿名处理
grouped = data.groupby(quasi_identifiers)
groups = []
for group_name, group_data in grouped:
if len(group_data) >= k:
groups.append(group_data)
else:
# 如果分组的记录数小于k,则需要进行泛化处理
while len(group_data) < k:
# 随机选择一个分组
other_group_data = groups.pop()
# 找到与当前分组的准标识符最小距离的记录
min_distance = float('inf')
min_distance_row = None
for _, row in other_group_data.iterrows():
distance = sum(row[quasi_identifiers] != group_name)
if distance < min_distance:
min_distance = distance
min_distance_row = row
# 对选中的记录进行泛化,并加入到当前分组中
for qi in quasi_identifiers:
if pd.api.types.is_numeric_dtype(group_data[qi]):
# 对数值型准标识符进行数值范围泛化
min_value = min(group_data[qi].min(), min_distance_row[qi])
max_value = max(group_data[qi].max(), min_distance_row[qi])
group_data[qi] = pd.cut(group_data[qi], bins=[min_value-1, max_value], labels=False)
min_distance_row[qi] = group_data[qi].max() + 1
else:
# 对非数值型准标识符进行一般化
group_data[qi] = '*'
min_distance_row[qi] = '*'
group_data = pd.concat([group_data, min_distance_row.to_frame().T])
groups.append(group_data)
# 合并处理后的分组数据
result = pd.concat(groups)
return result
```
以上代码实现了对输入数据集的K-匿名处理,将标识符列删除后,对准标识符进行分组,对记录数小于K的分组进行泛化处理,最后将处理后的分组数据合并为一个数据集并输出。要使用此代码,只需要将数据集X(pandas.DataFrame格式)和k值作为参数传入k_anonymity函数即可。
需要注意的是,此代码针对的是含有数值型和非数值型准标识符的数据集,对于含有其他类型准标识符的数据集可能需要进行相应的修改。此外,代码中的泛化处理仅为示例,实际应用中可能需要根据数据集的特点进行不同的泛化处理。
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