近年来提出的随机匿名化方法随机地拆分记录中属性值之间的关系，并通过维持数据间的统计关系来保存知识。在大多数匿名化算法中知识往往是被丢失的，因而造成数据的实用性较低。但隐私性与实用性是两个矛盾的目标，随机匿名化算法很难找寻到较好的结果，因此提出一种基于多目标免疫克隆进化的随机匿名化算法来搜索隐私性和使用性都较高的结果。仿真实验表明，本方法能求得较好的结果。