DBMS泛化是指对敏感数据进行模糊化处理，以保护数据隐私而采取的一种措施。泛化可以分为四种类型，分别是字典泛化、数据类型泛化、一般化和伪装。
1.字典泛化
字典泛化指的是将数据替换成对应字典中的值，从而达到保护数据隐私的效果。例如，将人名替换成编号，将地址替换成区域。这种方法可以保证数据的可读性和可查询性，但是可能存在信息泄露的风险。因此，在字典中的值需要进行加密和严格访问控制。
2.数据类型泛化
数据类型泛化是指将数据的具体值进行泛化，例如将年龄范围归为青少年、成年人、老年人等，将收入水平归为低、中、高等级。通过这种方式，数据可以得到有效保护，同时也保留了数据的某些特征。
3.一般化
一般化是指将数值进行放大或者缩小的处理。例如，将数值数据乘上一个常数，从而达到模糊化的效果。通过这种方式，保护数据的同时，数据可查询性和分析能力也得到了保障。
4.伪装
伪装是指通过加入随机噪声来保护数据的隐私。例如，将数据取整数部分加上随机数，从而达到模糊化的效果。伪装可以为所有类型的数据提供高水平的安全保障。
下面以社交网络为例，说明DBMS泛化具体实现过程。
1.字典泛化：将用户的真实姓名替换成匿名昵称，例如将“张三”替换成“三哥”、将“李四”替换成“四爷”。需要注意的是，字典映射关系需要反复核对以保证隐私的安全性。
2.数据类型泛化：将用户的年龄通过归纳方式进行处理，例如将18岁到30岁归为青年组，31岁到50岁归为中年组，50岁及以上归为老年组。年龄范围的确定需要结合实际数据情况，以保持数据特征的精度。
3.一般化：将用户的地理位置坐标（例如经度、纬度）进行放大或缩小的处理，从而在保护隐私的同时保留数据分析的可操作性。
4.伪装：为防止攻击者通过统计分析推断真实数据，可以在用户的数据中引入随机噪声。例如，将用户的好友数量上添加从一定范围内随机生成的数值，从而保证数据的隐私安全性。
总之，DBMS泛化在保护数据隐私方面具有重要意义。在具体实践中，针对不同的数据类型和业务场景，可以采用多种不同的泛化方法来保护用户数据。