结构化数据敏感属性自动识别与分级算法：高效与精确的隐私保护策略

在当前的数据隐私保护领域，如何有效地自动识别并分级生产环境中经过代码混淆的结构化数据集中的敏感属性（字段）已经成为一个亟待解决的关键问题。针对这一挑战，本文提出了一种创新的面向结构化数据集的敏感属性自动化识别与分级算法。该算法的核心在于利用信息熵来定义属性的敏感度，通过聚类分析和关联规则挖掘技术，对数据集中的所有属性进行系统性的扫描和量化，从而确定哪些属性具有高度敏感性。 首先，算法通过计算每个属性的信息熵，衡量其不确定性或信息量，以此作为敏感度的基础指标。接着，通过敏感度聚类，将相似属性归类到一起，形成敏感属性簇。在这个过程中，算法能够处理任意结构化的数据集，不受特定属性特征或敏感特征字典的限制。 进一步，对每个敏感属性簇内部的属性，算法会深入分析它们之间的互信息相关性和关联规则。互信息度量了两个属性之间的相互依赖程度，而关联规则则揭示了属性之间的频繁出现模式。这些分析帮助确定属性之间的联系，并据此对敏感属性进行分组，量化它们的平均敏感度，实现了细致的分级。 实验结果表明，这个算法在识别、分类和分级敏感属性方面表现出显著的优势，不仅在效率上优于传统方法，而且在精确度上也有所提升。它无需预先知道属性的具体特征，可以动态适应数据的复杂性，兼顾了属性间的相关性和关联性，对于实际应用中的结构化数据隐私保护具有重要的实践价值。 关键词：“隐私保护”、“敏感属性识别与分级”、“最大熵”、“关联规则”、“互信息”等核心概念贯穿整个算法设计和实施过程中，突出了其理论基础和实用价值。这项工作为结构化数据集的隐私保护提供了一个有效的工具，有助于推动相关领域的研究和实践发展。