k-匿名隐私保护病患信息 python实现
时间: 2023-07-12 10:47:59 浏览: 78
以下是一个简单的 Python 代码示例,用于演示如何使用泛化和匿名化技术实现 k-匿名隐私保护病患信息。
```python
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.read_csv('patient_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]')
data['disease'] = data['disease'].apply(lambda x: 'Other' if x != 'Diabetes' else x)
# 对非敏感属性进行匿名化
data['name'] = 'Patient'
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', 'disease']) 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 和 disease 进行泛化。对于年龄,我们将其分为三个范围;对于疾病类型,我们将其分为 Diabetes 和 Other 两类。然后对非敏感属性 name 和 address 进行匿名化,将其全部替换为 Patient 和 Unknown。
接着,我们根据其他非敏感属性 gender 和 disease 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,其中每个记录都被泛化或匿名化处理过,保证了病患信息的隐私安全。
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