再识别与 k-匿名性：一种图数据披露风险模型
密码学与安全
2012-03-14 v2 组合数学
摘要
在本文中，我们为一般意义上的再识别提供了一个形式化框架。我们将 n-混淆定义为对数据库表匿名性进行建模的一个概念，并证明了 n-混淆是 k-匿名性的一个推广。在简要综述了图数据 k-匿名性的各种现有定义之后，我们给出了 k-匿名图的一个新定义，我们认为该定义是正确的。我们描述了 k-匿名图，包括正则和非正则情况。我们还引入了更灵活的 (k,l)-匿名图概念。我们对 (k,l)-匿名图的定义旨在取代先前的一个 (k,l)-匿名图定义，我们在此证明了后者存在严重缺陷。最后，我们提供了一套用于图数据 k-匿名化的算法。
引用
@article{arxiv.1112.1978,
title = {Reidentification and k-anonymity: a model for disclosure risk in graphs},
author = {Klara Stokes and Vicenç Torra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1112.1978},
year = {2012}
}