摘要
随着信息技术的飞速发展，海量数据的开放共享成为趋势，但也带来了严重的隐私泄露风险。
如何在实现数据效用的同时保护个体隐私成为亟待解决的问题。
L-多样性作为一种重要的隐私保护技术，近年来受到学者们的广泛关注。
本文首先介绍了L-多样性的基本概念、优势以及分类，然后梳理了国内外关于L-多样性数据发布技术的研究现状，包括不同L-多样性实现方法、算法优化以及应用领域等方面。
在此基础上，对现有研究方法的优缺点进行了分析和比较，并探讨了未来可能的研究方向。
关键词：L-多样性；隐私保护；数据发布；数据安全；算法优化
1.相关概念1.1L-多样性L-多样性是由Machanavajjhala等人于2007年提出的，作为k-匿名的扩展，旨在解决k-匿名模型可能导致的同质化攻击和背景知识攻击问题[13]。
其核心思想是：对于给定的数据集，在满足k-匿名的基础上，保证每个等价类中敏感属性至少有L个不同的取值。
1.2数据发布数据发布是指将数据从数据源向数据使用者提供，使其能够访问和利用这些数据的过程。
数据发布的方式多种多样，可以是公开发布，也可以是受控发布，具体取决于数据的敏感程度和使用目的。
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