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云计算安全的未来趋势:广泛的调查

摘要

本文回顾了2015年至雷竞技苹果下载2014年开发的用于云数据匿名化的方法。为广泛研究和其他目的发布人口普查或患者数据等微观数据是政府机构和其他社会协会关注的一个重要问题领域。通过文献调查发现，传统的方法从微数据中剔除社保号等唯一标识字段，但仍然会导致敏感数据的泄露，k-匿名优化算法在某些情况下似乎是有前景和强大的，但仍然存在优化的k-匿名是np难的限制，从而导致严重的计算挑战。k-匿名面临着同质性攻击和背景知识攻击的问题。为了解决这个问题，文献中提出的l-多样性的概念也提出了一些约束，因为它被证明是低效的，无法防止属性泄露(偏度攻击和相似攻击)，l多样性难以实现，可能无法对敏感属性提供足够的隐私保护，跨等价类可以大大改善隐私，而不是信息披露限制技术，如采样单元抑制舍入和数据交换和扰动。本文旨在讨论一种高效的匿名化方法，该方法需要划分微数据等价类，通过核平滑最小化接近度，通过控制敏感属性在微数据中的分布模式并保持多样性来确定以太移动距离。

R.S.Venkatesh, P.K.Reejeesh, s。Balamurugan, S.Charanyaa

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