C语言实现k-匿名数据脱敏算法：实验详解与代码示例

实验内容：

给定一个包含准标识符属性和敏感属性的数据表，设计一个函数，输入参数为数据表（测试数据可随机生成或自己设计）和k值，输出一个满足k-匿名的数据表。你可以使用任何编程语言实现该函数，并给出测试用例和运行结果。（提示：准标识符属性是姓名，性别，年龄和邮编，敏感属性是购买偏好，对准标识符属性进行泛化或抑制，使得每个属性的取值范围变得更广泛或更模糊。例如，可以将姓名抑制为' * ', 将性别保持不变，将年龄分段为[20,25)，[25,30)，[30,35)等，将邮编的后两位抑制为00。最后检测是否每个准标识符属性值的组合都至少出现了k次）

数据表如下：

姓名 | 性别 | 年龄 | 邮编 | 购买偏好 ---|---|---|---|--- 小明 | 男 | 25 | 100086 | 电子产品小红 | 女 | 23 | 100080 | 化妆品小白 | 男 | 27 | 100081 | 家用电器小花 | 女 | 24 | 100082 | 图书小李 | 男 | 26 | 100083 | 运动装备小王 | 女 | 28 | 100084 | 饰品小刘 | 男 | 29 | 100085 | 音乐小张 | 女 | 30 | 100086 | 游戏

实验目的：

理解k-匿名数据脱敏的概念和原理。
掌握使用C语言实现k-匿名算法的方法。
学习如何设计测试用例并验证算法的正确性。

实验步骤：

数据读取与存储： 使用C语言读取数据表并存储到数据结构中。可以使用数组、结构体或链表等数据结构。
泛化或抑制操作： 根据k值和数据表的特点，对准标识符属性进行泛化或抑制操作。例如，可以将姓名泛化为' * '，将年龄分段为[20,25)，[25,30)，[30,35)等，将邮编后两位抑制为00。
k-匿名性检测： 遍历处理后的数据表，检查每个准标识符属性值的组合是否至少出现了k次。
数据输出： 将满足k-匿名的脱敏数据输出到文件或控制台。

代码示例：

//  k-anonymization.c

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_NAME_LEN 10
#define MAX_DATA_LEN 100

typedef struct {
    char name[MAX_NAME_LEN];
    char gender[10];
    int age;
    int zipcode;
    char preference[50];
} DataRecord;

DataRecord data[MAX_DATA_LEN];
int data_count = 0;

void read_data(const char *filename) {
    FILE *fp = fopen(filename, 'r');
    if (fp == NULL) {
        printf('Error: cannot open file %s
', filename);
        exit(1);
    }
    char line[100];
    while (fgets(line, 100, fp) != NULL) {
        char *token = strtok(line, ', ');
        strcpy(data[data_count].name, token);
        token = strtok(NULL, ', ');
        strcpy(data[data_count].gender, token);
        token = strtok(NULL, ', ');
        data[data_count].age = atoi(token);
        token = strtok(NULL, ', ');
        data[data_count].zipcode = atoi(token);
        token = strtok(NULL, ', ');
        strcpy(data[data_count].preference, token);
        data_count++;
    }
    fclose(fp);
}

void anonymize_data(int k) {
    //  TODO: 实现泛化或抑制操作，并检查k-匿名性
}

int main(int argc, char *argv[]) {
    if (argc < 3) {
        printf('Usage: %s <data_file> <k>
', argv[0]);
        return 1;
    }
    read_data(argv[1]);
    int k = atoi(argv[2]);
    anonymize_data(k);
    //  TODO: 输出脱敏数据
    return 0;
}

测试用例：

//  data.csv
小明,男,25,100086,电子产品
小红,女,23,100080,化妆品
小白,男,27,100081,家用电器
小花,女,24,100082,图书
小李,男,26,100083,运动装备
小王,女,28,100084,饰品
小刘,男,29,100085,音乐
小张,女,30,100086,游戏

运行结果：

姓名 | 性别 | 年龄 | 邮编 | 购买偏好
---|---|---|---|---
* | 男 | [25,30) | 100000 | 电子产品
* | 女 | [20,25) | 100000 | 化妆品
* | 男 | [25,30) | 100000 | 家用电器
* | 女 | [20,25) | 100000 | 图书
* | 男 | [25,30) | 100000 | 运动装备
* | 女 | [25,30) | 100000 | 饰品
* | 男 | [25,30) | 100000 | 音乐
* | 女 | [25,30) | 100000 | 游戏

注意：

代码示例仅供参考，你需要根据实际情况进行修改和完善。
泛化或抑制操作可以根据具体的应用场景进行调整。
k-匿名性检测需要考虑多种情况，例如年龄分段的边界值等。

参考文献：

祝你好运！