L多样化

为了解决同质性攻击和背景知识攻击所带来的隐私泄露，Machanavajjhala等人提出了L-多样性(l-diversity)模型。简单来说，就是在公开的数据中，每一个等价类里的敏感属性必须具有多样性，即L-多样性保证每一个等价类里，敏感属性至少有L个不同的取值，通过这样L-多样性使得攻击者最多只能以1/L的概率确认某个体的敏感信息，从而保证用户的隐私信息不能通过背景知识，同质知识等方法推断出来。

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