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A Multi-Scene Automatic Classification and Grading Method for Structured Sensitive Data Based on Privacy Preferences
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OA
AI
DOI：10.3390/fi17090384.png)
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摘要
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结构化敏感数据的分级管理已成为数据安全治理中的关键挑战，尤其是在政府、金融和医疗等领域的数字化转型背景下。现有方法存在泛化能力有限、效率低下以及对静态规则的依赖等缺陷。本文提出PPM-SACG模型，一种基于隐私偏好矩阵的敏感属性分类与分级方法。该模型采用三阶段架构：(1) 通过整合信息熵与群体隐私偏好导出复合敏感度指标；(2) 采用领域知识引导的聚类与关联规则挖掘提升分类精度；(3) 基于互信息的层次聚类实现动态分组与分级，并整合高敏感度隔离机制。采用真实车辆管理数据（50个属性，3000条记录）及用户隐私调查的实验验证了该方法的有效性。与现有方法相比，PPM-SACG将计算效率提升一倍，并支持场景感知部署，为结构化数据治理提供了更强的合规性与实用性。
Keyword:
privacy preference matrix
sensitive attribute classification
dynamic grading
structured data governance
mutual information-based clustering
期刊
IF:
3.6
论文数:
1.2K
被引数:
6.5K
机构
引用论文
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