数据发布中面向多敏感属性的隐私保护方法

资 源 简 介

数据发布中面向多敏感属性的隐私保护方法

详 情 说 明

在当今大数据时代，数据发布已成为数据共享与分析的重要手段。然而，随着数据中包含的敏感信息越来越多，如何保护多敏感属性的隐私成为一个严峻挑战。传统的单敏感属性隐私保护方法已无法满足实际需求，需要更精细化的技术手段来应对多敏感属性的复杂场景。

典型的隐私保护方法主要围绕数据匿名化技术展开。k-匿名通过将数据分组使得每组至少包含k条记录，实现个体身份的隐藏。l-多样性则在k-匿名基础上，要求每个分组内敏感属性至少有l个不同取值，防止同质化攻击。t-接近性进一步限制敏感属性值的分布接近整体分布，避免背景知识攻击。

面对多敏感属性场景，现有方法面临维度灾难问题。属性数量的增加会导致数据效用急剧下降，因此需要采用属性泛化、记录分裂等技术来平衡隐私保护与数据可用性。差分隐私作为另一种主流方法，通过添加可控噪声为输出结果提供严格的数学保障，但其在多敏感属性查询中的噪声累积问题仍需解决。

未来发展方向包括探索基于机器学习的自适应隐私保护机制，以及研究多敏感属性间的关联关系对隐私风险的影响。同时，如何在保护隐私的前提下保持数据的统计特性与挖掘价值，仍是值得深入研究的课题。