k-匿名隐私保护 代码
时间: 2023-12-01 13:05:02 浏览: 46
这里提供一个简单的 Python 代码示例,演示如何使用泛化和匿名化技术实现 k-匿名隐私保护。
```python
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
# 对敏感属性进行泛化
data['age'] = data['age'].apply(lambda x: '[20, 30]' if x <= 30 else '[31, 40]' if x <= 40 else '[41, 50]')
# 对非敏感属性进行匿名化
data['name'] = 'User'
data['address'] = 'Unknown'
# 对数据集进行分组,使每个分组至少包含 k 条记录
k = 3
data_groups = [group for _, group in data.groupby(['age', 'gender', 'job', 'education']) if len(group) >= k]
# 重新组合数据集
data_anonymized = pd.concat(data_groups)
# 输出结果
print(data_anonymized)
```
这段代码中,我们首先加载原始数据集,并对其中的敏感属性 age 进行泛化,将年龄分为三个范围。然后对非敏感属性 name 和 address 进行匿名化,将其全部替换为 User 和 Unknown。
接着,我们根据其他非敏感属性 gender、job 和 education 对数据集进行分组,保证每个分组至少包含 k 条记录。最后重新组合数据集并输出结果,得到了一个 k-匿名的数据集。