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面向云存储基于属性的隐私保护算法

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
Attribute Based Privacy Preserving Algorithm for Cloud Storage
作者:
宁子岚
作者机构:
[宁子岚] 湖南农业大学理学院, 长沙, 410128
语种:
中文
关键词:
隐私保护;组合隐私;数据分块;隐私属性
关键词(英文):
privacy protection;combined privacy;data block;privacy attribute
期刊:
吉林大学学报(理学版)
ISSN:
1671-5489
年:
2017
卷:
55
期:
4
页码:
921-926
基金类别:
湖南省教育厅科研项目(批准号:15C0658);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
理学院
摘要:
针对隐私保护在复杂社会场景下可能面临的问题,提出一种非加密的隐私保护算法.该算法将复杂社会场景抽象成多属性关联模型,通过关联属性分离的方式,将关联隐私的属性组合分离存储于不同的数据块中解决数据隐私保护问题.同时,为了保证数据重构的效率,还提出一种组合关联属性分离算法,达到了在数据隐私保护性能与数据利用效率之间的最大优化.
摘要(英文):
Aiming at the problems that privacy protection might face in complex social situations,the author proposed a non-cryptic privacy protection algorithm.The algorithm abstracted complex social scene into multiple attribute correlation model,through the separation way of the correlation attributes,the attributes combination of correlation privacy were separated and stored in different blocks of data to solve the problem of data privacy protection.At the same time,in order to guarantee the efficiency of data refactoring,the author also proposed a combined correlation attributes separation algorithm...

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