k_匿名方法：相关视图集与准标识符的算法分析

"k_匿名方法中相关视图集和准标识符的求解算法.pdf" 在数据隐私保护领域，k-匿名方法是一种广泛使用的隐私保护技术，它通过将具有相同敏感属性值的数据行聚类在一起，确保每个敏感值至少被k个数据行共享，从而降低个人身份被识别的风险。k-匿名方法的关键在于正确地识别和处理准标识符（Quasi-Identifier），这些是能够与其他公开信息结合，可能导致个体识别的数据字段。 准标识符是那些在数据集中虽然不直接构成唯一标识，但与外部信息源结合后可能揭露个体身份的属性集合。例如，一个数据集中包含的“城市+邮政编码+年龄”可能不直接唯一标识一个人，但如果结合电话簿或其他公开记录，就可能成为识别个体的有效信息。 该论文《k-匿名方法中相关视图集和准标识符的求解算法》由宋金玲、刘国华、黄立明和朱彩云共同撰写，探讨了在k-匿名过程中如何寻找与发布视图相关的所有视图（相关视图集）以及准确确定准标识符的问题。这是一项重要的任务，因为如果准标识符识别不准确，即使在准标识符上实现了k-匿名，仍然可能泄露敏感信息。 文章指出，在数据发布的过程中，确定所有相关视图是确保隐私保护有效性的前提。相关视图是指那些包含与发布视图有相互关联或依赖的准标识符的视图。这些视图可能来自不同的数据源，它们与发布视图一起，可能会暴露出原本隐藏的信息。因此，找到这些相关视图并分析它们的准标识符对于构建有效的k-匿名策略至关重要。 论文中提出的算法旨在解决这一问题，它旨在通过一系列步骤来识别和处理这些相关视图集中的准标识符。这包括数据预处理、视图分析、关联规则挖掘等技术，以找出可能影响k-匿名有效性的潜在关联。通过这种方法，算法可以提高k-匿名处理的质量，降低数据泄漏风险，同时尽可能保持数据的可用性。 此外，论文还提到了两个基金项目的支持，即国家自然科学基金项目和国家“十一五”科技支撑计划基金项目，这表明该研究受到了国家层面的重视和资助。研究团队来自于燕山大学和河北科技师范学院的计算机科学与工程系，表明了高校在数据安全和隐私保护领域的研究实力。 这篇论文详细探讨了k-匿名方法中相关视图集和准标识符的识别算法，对于理解如何在数据发布时保护个人隐私具有重要价值。通过有效的算法设计，可以提高k-匿名的实施效果，防止敏感信息在数据分析和共享过程中被不当利用。