数据发布中面向多敏感属性的隐私保护技术

资 源 简 介

数据发布中面向多敏感属性的隐私保护技术

详 情 说 明

数据发布场景下，多敏感属性的隐私保护技术面临着比单属性更复杂的权衡问题。当数据集中包含多个相互关联的敏感属性（如医疗数据中的疾病类型+用药记录+基因信息）时，传统方法如k-匿名可能因属性间的关联暴露隐私。

当前主流技术路线分为三大类：

泛化与抑制的增强组合 通过动态调整准标识符的泛化层级，结合敏感属性值的有界分布控制，解决属性间关联带来的信息泄漏。典型如MDAV算法通过多维微聚集，使得每个等价类中的敏感属性组合满足多样性要求。

差分隐私的矩阵式扰动 对交叉敏感属性构建关联矩阵，采用指数机制或拉普拉斯噪声进行矩阵扰动，在保证统计可用性的同时切断属性间的直接关联。这种方法在人口普查数据发布中已有成功应用。

基于图模型的约束优化 将属性间关联建模为概率图网络，通过最大熵原理生成符合约束的合成数据。最新研究显示，该方法在保持30%以上数据效用的情况下，能将属性链接攻击成功率降至5%以下。

实际部署时需要特别注意：医疗等垂直领域往往存在特定的属性依赖规则（如某种疾病必然对应特定检查项目），这要求保护方案必须融合领域知识进行定制化设计。