【摘 要】
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（α,k）-匿名模型未考虑敏感属性不同取值间的敏感性差异,不能很好地抵御同质性攻击。同时传统基于泛化的实现方法存在效率低、信息损失量大等缺点。为此,提出一种基于敏感性分
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,紫琅职业技术学院软件工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60773049）,江苏省自然科学基金资助项目（BK2010192）,江苏省中小企业技术创新基金资助项目（BC2008140）
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（α,k）-匿名模型未考虑敏感属性不同取值间的敏感性差异,不能很好地抵御同质性攻击。同时传统基于泛化的实现方法存在效率低、信息损失量大等缺点。为此,提出一种基于敏感性分级的（αi,k）-匿名模型,考虑敏感值之间的敏感性差异,引入有损连接思想,设计基于贪心策略的（αi,k）-匿名聚类算法。实验结果表明,该模型能抵御同质性攻击,是一种有效的隐私保护方法。
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