C语言实现k-匿名数据表 - 数据隐私保护
C语言实现k-匿名数据表 - 数据隐私保护
本文介绍使用C语言实现k-匿名数据表,通过泛化或抑制准标识符属性,确保每个属性值的组合至少出现k次,从而保护数据隐私。
实验目的
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者自己设计)和k值,输出一个满足k-匿名的数据表。
实验步骤
- 定义一个结构体表示每个数据记录
struct Record {
char name[20]; // 姓名
char gender[5]; // 性别
int age; // 年龄
char zipCode[10]; // 邮编
char preference[20]; // 购买偏好
};
- 定义一个函数进行泛化或抑制
void generalizeOrSuppress(struct Record* record) {
// 将姓名抑制为'*'
record->name[0] = '*';
record->name[1] = '\0';
// 将年龄分段为[20,25),[25,30),[30,35)等
if (record->age >= 20 && record->age < 25) {
record->age = 20;
} else if (record->age >= 25 && record->age < 30) {
record->age = 25;
} else if (record->age >= 30 && record->age < 35) {
record->age = 30;
}
// 将邮编的后两位抑制为00
record->zipCode[4] = '0';
record->zipCode[5] = '0';
}
- 定义一个函数检测是否满足k-匿名
bool checkKAnonymity(struct Record* records, int numRecords, int k) {
int count[numRecords]; // 统计每个属性值的出现次数
// 初始化计数器
for (int i = 0; i < numRecords; i++) {
count[i] = 0;
}
// 统计每个属性值的出现次数
for (int i = 0; i < numRecords; i++) {
count[i]++;
for (int j = i + 1; j < numRecords; j++) {
if (strcmp(records[i].name, records[j].name) == 0 &&
strcmp(records[i].gender, records[j].gender) == 0 &&
records[i].age == records[j].age &&
strcmp(records[i].zipCode, records[j].zipCode) == 0 &&
strcmp(records[i].preference, records[j].preference) == 0) {
count[i]++;
count[j]++;
}
}
}
// 检查每个属性值的出现次数是否都至少为k
for (int i = 0; i < numRecords; i++) {
if (count[i] < k) {
return false;
}
}
return true;
}
- 定义主函数并进行测试
int main() {
struct Record records[8] = {
{'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'}
};
// 进行泛化或抑制
for (int i = 0; i < 8; i++) {
generalizeOrSuppress(&records[i]);
}
// 检查是否满足2-匿名
if (checkKAnonymity(records, 8, 2)) {
printf('满足2-匿名\n');
} else {
printf('不满足2-匿名\n');
}
return 0;
}
总结
本文通过使用C语言编写代码,实现了k-匿名数据表,并给出了测试用例和运行结果。该代码示例展示了如何对数据进行泛化或抑制,从而满足k-匿名性,保护数据隐私。
注意
- 该代码示例仅供参考,实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。
- k-匿名只是数据隐私保护的一种方法,还有其他更完善的方法,例如l-多样性,t-可区分性等。
代码运行结果
满足2-匿名
扩展思考
- 如何在该代码中实现l-多样性和t-可区分性?
- 如何对不同类型的属性进行泛化或抑制?
- 如何评估k-匿名方法的有效性?
希望本文能帮助您更好地理解k-匿名数据表,并能够在实际应用中进行运用。
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