随着互联网技术的迅猛发展,隐私保护已成为社会以及机构越来越关心的问题,数据挖掘技术的应用使得隐私泄露问题日益突出,隐私保护是目前数据发布中隐私泄露控制技术研究的热点问题之一,而K-匿名是近年来隐私保护研究的热点。本文介绍了K-匿名的基本概念,阐述了泛化与隐匿技术,研究了基于datafly的多维属性泛化K-匿名模型,并对该模型的基本原理、缺点进行分析,做出了相应的改进,在数据预处理阶段增加泛化层限制并且在准标识符属性选取时引入近似度分析,并对改进后的K-匿名进行实验,实验结果证明改进有效提高了处理后的数据精度。以便在语义上表达一个较大的范围保护技术研究-数控滚圆机滚弧机张家港倒角机液压倒角机滚圆机滚弧机。经过连续多次泛化形成的域泛化层次结构称之为域泛化层，记为DGHA。；值泛化是指原始属性域中的每个值直接泛化成一般域中的惟一值，如图1所示。值泛化关系同样决定了值泛化层的存在本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/ ，记为VGHA。图1Zip的值泛化多维属性泛化K-匿名的基本实现当前K-匿名的主要实现方式是泛化和隐匿，泛化的基本思想是用更一般的值或者模糊的值取代原始属性值，但语义上与原始值保持一致。目前在k-匿名中常用datafly算法来实现泛化。但在进行泛化之前，对于要进行匿名化的数据表先进行预处理，具体步骤如下。（1）数据持有者标明待发布数据表中可用于发布的属性和元组;（2）数据持有者对待发布数据表中的属性按照上述的类别划分标识符、准标识符等。（3）数据持有者根据需求为待发布数据表指定一个K值。（4）对表格进行删除含有空值和非法值的元组等一系列工作。（5）生成每个准标示符组别中的属性的泛化树。待发布数据表经过上述一系列的预处理之后，K-匿名模型便进入了算法的核心部分:泛化和隐匿，在此我们选取了最为经典的Datafly算法进行泛化处理。首先，对该数据表进行K-匿名检测，若该表满足K-匿名则直接输出，如不满足则对该表数据采取以下操作。（1）统计各准标识符属性的取值个数即对准表示属性值域的大小统计。（2）选取出统计值中最大的准标识符属性进行一个层级的保护技术研究-数控滚圆机滚弧机张家港倒角机液压倒角机滚圆机滚弧机本文由公司网站滚圆机网站 转摘采集转载中国知网整理!   http://www.dapengkuoguanji.com/