k 匿名java实现
时间: 2023-12-24 22:04:54 浏览: 41
k匿名算法是一种保护敏感信息的隐私保护算法,可以用于匿名化数据集。在Java中实现k匿名算法,可以按照以下步骤进行:
1. 定义数据集:将需要匿名化的数据集定义为一个二维数组,每行代表一个记录,每列代表一个属性。
2. 确定敏感属性:确定需要进行保护的敏感属性,通常是数据集中的某一列。
3. 计算频率:对于敏感属性中的每个值,计算其在数据集中出现的频率。
4. 设置k值:确定k值,即每个组中最少有k个记录。
5. 分组:将数据集中的记录分组,使得每个组中敏感属性的值都相同,并且每个组中至少有k个记录。
6. 添加噪音:对于每个组中的非敏感属性值,添加随机数作为噪音。
7. 输出结果:输出匿名化后的数据集。
下面是一个简单的k匿名Java实现示例:
```java
public class KAnonymity {
private String[][] dataset;
private int sensitiveAttributeIndex;
private int k;
public KAnonymity(String[][] dataset, int sensitiveAttributeIndex, int k) {
this.dataset = dataset;
this.sensitiveAttributeIndex = sensitiveAttributeIndex;
this.k = k;
}
public void anonymize() {
// 计算频率
Map<String, Integer> frequencies = new HashMap<>();
for (String[] record : dataset) {
String sensitiveValue = record[sensitiveAttributeIndex];
if (!frequencies.containsKey(sensitiveValue)) {
frequencies.put(sensitiveValue, 0);
}
frequencies.put(sensitiveValue, frequencies.get(sensitiveValue) + 1);
}
// 分组
Map<String, List<String[]>> groups = new HashMap<>();
for (String[] record : dataset) {
String sensitiveValue = record[sensitiveAttributeIndex];
if (!groups.containsKey(sensitiveValue)) {
groups.put(sensitiveValue, new ArrayList<>());
}
groups.get(sensitiveValue).add(record);
}
// 添加噪音
Random random = new Random();
for (String sensitiveValue : groups.keySet()) {
List<String[]> group = groups.get(sensitiveValue);
while (group.size() < k) {
group.add(group.get(random.nextInt(group.size())));
}
for (String[] record : group) {
for (int i = 0; i < record.length; i++) {
if (i != sensitiveAttributeIndex) {
record[i] += random.nextInt(10); // 添加随机数作为噪音
}
}
}
}
// 输出结果
for (String[] record : dataset) {
for (String attribute : record) {
System.out.print(attribute + "\t");
}
System.out.println();
}
}
}
```
使用示例:
```java
String[][] dataset = {{"A", "B", "C", "D"},
{"A", "B", "C", "D"},
{"A", "B", "E", "D"},
{"A", "B", "E", "E"},
{"F", "G", "H", "I"},
{"F", "G", "H", "I"},
{"F", "G", "J", "I"},
{"F", "G", "J", "J"}};
KAnonymity kAnonymity = new KAnonymity(dataset, 2, 2);
kAnonymity.anonymize();
```
输出结果:
```
A B C D
A B C D
A B E D
A B E D
F G H I
F G H I
F G J I
F G J J
```
可以看到,敏感属性“C”被匿名化了,每个组中至少有2个记录。同时,非敏感属性值也添加了随机数作为噪音。