Data-Masking

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文件名称：Data-Masking
文件大小：1.58MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-13 11:35:43
Python 数据脱敏 不同的数据脱敏算法根据专有保护类型可以分为数据失真技术，数据加密技术，限制公开技术。 数据失真 优势，差分优势 超越 早期技术的数据替代技术是基于线性变换的一种技术，不需要对分段进行复杂操作，通常具有较高的运行效率。 差分优势 数据集D和数据集D'有相同的数据结构，经过差分函数的变换，使D-> D'的查询有相似的结果。即通过对D'的查询来对D进行脱敏。 数据加密 置换 置换 处理数据时建立置换表，按照表中的规则进行映射，通过使用查询替换表来对数据进行加密。 限制公开 K-匿名，L-多样性 K-匿名 泛化处理数据表中的准标识符属性，以防止敌手使用准标识符属性把特定的个体与其他k-1个个体区分开来，其核心思想是保证数据集中有关准标识符的k条记录在同一个集合内，集合内记录为同一个等价类，从而降低某些特定个体被识别出的概率。 L-多样性 L-多样性模型通过减少相同等价类中的不同种类数量来