Ta上传的资源 (0)

Machanavajjhala A,Gehrke J,Kifer D. L-diversity:Privacy beyond k-anonymity[A].Piscataway,NJ:IEEE 2006.专业期刊文献，介绍k匿名，l多样性必读文献之一，仅供学习专用，请勿商用。

K-匿名可以在数据发布前对数据进行处理，能以不超过1/k的概率标识元组所属的个体，降低了隐私泄漏的风险。若一个数据表满足K-匿名，且每个等价类中的敏感属性至少有L个值，则称其满足L-多样性原则。L-多样性避免了一个等价类中敏感属性取值单一的情况，使得隐私泄露风险不超过1/L。

K-匿名可以在数据发布前对数据进行处理，并且可以以不超过 1/k 的概率识别元组所属的个体，降低隐私泄露的风险。如果数据表满足 K-匿名性，并且每个等价类中的敏感属性至少具有 L 值，则满足 L-多样性原则。L-diversity 避免了等价类中敏感属性的单个值的情况，因此隐私泄露的风险不超过 1/