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面向限制發(fā)布的隱私保護(hù)目錄隱私保護(hù)技術(shù)的概念隱私保護(hù)技術(shù)的方法2隱私保護(hù)技術(shù)的概念限制發(fā)布是指有選擇的發(fā)布數(shù)據(jù)或者發(fā)布精度較低的數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)隱私的保護(hù)。目前的研究主要集中數(shù)據(jù)匿名化，即有選擇地發(fā)布敏感數(shù)據(jù)。有選擇地發(fā)布敏感數(shù)據(jù)及可能披露敏感數(shù)據(jù)的信息，但保證對敏感數(shù)據(jù)及隱私的披露風(fēng)險(xiǎn)在可容忍范圍內(nèi)。3此圖來源網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)的方法（一）3K-Anonymity1998年卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Sweeney和Samarati在PODS國際會(huì)議上提出了K-Anonymity技術(shù)保護(hù)個(gè)體的隱私信息并給出了實(shí)現(xiàn)方法。它的基本思想是針對隱私保護(hù)中鏈接攻擊所帶來的用戶具實(shí)身份信息泄露的情況，通過對數(shù)據(jù)的匿名化來打亂用戶與數(shù)據(jù)組之間的映射關(guān)系從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)。隱私保護(hù)技術(shù)的方法（二）5L-Diversity其主要思想就是針對K-Anonymity容易受到背景知識攻擊的弱點(diǎn)，提出在形成的每一組等價(jià)類中，對于敏感屬性至少有L個(gè)不同的取值。因此，即使通過背景知識攻擊得知某用戶屬于一個(gè)等價(jià)類，獲得用戶敏感屬性的概率也不會(huì)大于1/L，無法準(zhǔn)確確定其敏感屬性的值，即該模型能防止因某一等價(jià)組中所有或大部分記錄具有相同的敏感屬性值時(shí)造成隱私泄露。隱私保護(hù)技術(shù)的方法（三）4T-ClosenessT-Closeness則要求發(fā)布的數(shù)據(jù)塊在滿足K-Anonymity的同時(shí)，還必須保證等價(jià)組內(nèi)敏感屬性值的分布與敏感屬性值在匿名化表中的總體分布的差異不超過T。顯然，T-Closeness在L-Diversity的基礎(chǔ)上

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