l-diversity(L-多样性):数据匿名化中的一种隐私保护标准,用来改进 k-anonymity 的不足;要求每个“等价类”(equivalence class)中敏感属性至少包含 l 种足够多样/有代表性的取值,从而降低通过群体特征推断个人敏感信息的风险。(该术语也有不同变体定义,如“distinct l-diversity”“entropy l-diversity”等。)
/ˈɛl daɪˈvɝːsɪti/
The dataset was anonymized using l-diversity.
该数据集使用 l-diversity 进行了匿名化处理。
To reduce attribute disclosure, the researchers enforced l-diversity within each equivalence class before publishing the data.
为降低属性泄露风险,研究人员在发布数据前对每个等价类强制满足 l-diversity。
由字母 l(读作 ell,表示一个参数/阈值)+ diversity(多样性)构成。该概念由隐私保护数据发布领域提出,核心思想是:即使满足 k-anonymity,若某个等价类的敏感值过于单一,仍可能推断出个体敏感信息;因此引入 “多样性” 作为额外约束。