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Genetic grey wolf optimization and C-mixture for collaborative data publishing

International Journal of modeling, Simulation, and Scientific Computing 2018年第6期9卷 188-210页

作者： Yogesh R.Kulkarni T.Senthil murugan Vel Tech University Avadi Chennai 600062Tamil NaduIndia Department of Computer Science and Engineering Vel Tech University Chennai 600062 Tamil NaduIndia

Data publishing is an area of interest in present day technology that has gained huge attention of researchers and *** concept of data publishing faces a lot of security issues,indicating that when any trusted organization provides data to a third party,personal information need not be ***,to maintain the privacy of the data,this paper proposes an algorithm for privacy preserved collaborative data publishing using the Genetic Grey Wolf Optimizer(Genetic GWO)algorithm for which a C-mixture parameter is *** C-mixture parameter enhances the privacy of the data if the data does not satisfy the privacy constraints,such as the k-anonymity,l-diversity and the m-privacy.A minimum fitness value is maintained that depends on the minimum value of the generalized information loss and the minimum value of the average equivalence class *** minimum value of the fitness ensures the maximum utility and the maximum *** was carried out using the adult dataset,and the proposed Genetic GWO outperformed the existing methods in terms of the generalized information loss and the average equivalence class metric and achieved minimum values at a rate of 0.402 and 0.9,respectively.

关键词： k-Anonymity l-diversity m-privacy C-mixture Genetic GWO.

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