基于关联规则的隐私泄露风险评估模型

资 源 简 介

基于关联规则的隐私泄露风险评估模型

详 情 说 明

隐私泄露风险评估是数据安全领域的重要研究方向，基于关联规则的隐私泄露风险评估模型通过挖掘数据间的潜在关联性来识别高风险泄露路径。该模型主要包含三个核心环节：

首先是数据预处理阶段，需要对原始数据进行脱敏处理，同时保留数据间的关联特性。常见的方法包括泛化处理、数据扰动等技术，在保护隐私的前提下为后续分析提供有效数据基础。

其次是关联规则挖掘阶段，采用改进的Apriori或FP-Growth算法挖掘属性间的强关联规则。与传统购物篮分析不同，该阶段需要重点关注敏感属性与其他属性的关联强度，计算提升度、置信度等关键指标。

最后是风险评估阶段，通过构建泄露概率计算模型，量化每条关联规则可能导致隐私泄露的风险值。风险等级通常根据规则支持度、规则前件与敏感属性的关联强度等维度进行综合评估。高级模型还会引入时间衰减因子，动态调整历史数据的风险权重。

该模型的优势在于能发现数据中潜在的间接泄露通道，例如通过邮编、出生日期等非敏感信息组合推断个人身份的情况。实际应用中常与访问控制、数据脱敏等技术结合，形成完整的隐私保护解决方案。