DBMS中的泛化和专门化是处理数据中隐私与安全的两种方法。下面进行详细的讲解。
泛化和专业化
什么是泛化
泛化是在数据隐私保护中的重要内容，它指的是将具体的数据转化为更加抽象、一般化的数据。简单来说就是对原始数据进行变形以达到保护隐私的目的。泛化的目的是将个别的数据替换为 这些数据的统计特征，例如平均值、中位数等。泛化可以简单地转换语义、结构和内容。
例如，将一个人的年龄改写成年龄段，例如1-20岁、21-40岁、41-60岁、60岁以上，这样可以保护个人的隐私信息，因为难以通过这种数据来确定某个特定的人的年龄。泛化工作是不可逆的，也就是说， 泛化数据并不能通过技术方法还原为原始数据。
什么是专门化
专门化是一个与泛化相反的过程，专门化需要使用具体的数据来代替泛化数据。例如，使用人们的名字来代替编号，使数据具有更高的可读性和可操作性。专门化的主要目的是增强数据的准确性、细节和解释性，以便用户可以更好地了解数据。
例如，将年龄段变成具体的年龄数据，例如23岁、30岁、55岁，并且配合其他一些敏感信息，这样可能会导致隐私泄露。因此，专门化的主要作用是将这样的数据变形为不那么敏感的数据，以确保隐私不会泄露。
泛化与专业化的区别
泛化和专门化的本质区别在于数据的处理方式。泛化是一种数据保护方式，通过对数据的变形来保护数据隐私。泛化技术通常是不可逆的，也就是说泛化后的数据无法还原为原始数据。而专门化是一种数据修改方式，通过使用更具体的数据来代替泛化数据来提高数据的准确性和可操作性。
实例说明
为了更清楚地了解泛化和专门化的区别，在这里提供一个示例。例如，我们收集了一些特定的员工数据，包括他们的姓名、年龄、籍贯、电话号码、身份证号等。我们知道，这是敏感的个人信息数据，如果直接公开发布将会导致隐私泄露的风险。
使用泛化技术，我们可以将年龄数据泛化成年龄段，例如将年龄数据推广到 1-20、21-40、41-60和60岁以上的四个类别中。我们可以将籍贯数据泛化为省份，将电话号码截断为后四位，将身份证号码隐藏后四位，所有这些技术都可以有效地保护员工信息的隐私，减少了敏感员工信息被泄露的风险。
然而，如果专门化员工信息以更具体的数据进行表示，例如使用姓名、身份证号码等数据。那么在这种情况下，这些数据只有在经过更大的保护措施才能进行有效的保护。
总的来说，泛化和专业化是对数据隐私保护的两种不同方式。在数据发布和共享过程中，必须采取适当的数据处理方式来保护隐私。