基于密度可达的聚类隐私保护模型

摘要

针对面向聚类的数据隐私发布问题,基于密度可达邻域的概念,提出一种面向聚类的隐私保护模型PPC(r,ε,h).该模型通过要求隐藏后所有数据记录在ε内密度可达(r相关)的近邻数不小于h,以避免可能出现的近邻攻击.进一步提出密度可达安全邻域概念,对不满足模型要求的邻域,采用平移近邻的数据隐藏方法进行处理,保证发布后数据集满足模型约束.并利用邻域价值和邻域相似性的概念,对平移过程进行优化.理论分析和实验结果表明,基于PPC(r,ε,h)隐私模型设计的数据隐藏方法,能有效维持原数据集中数据点在各聚簇中的分布,且兼顾了发布后数据的聚类可用性和数据安全性.