l-Diversidad.

Extensión de la k-anonimidad propuesta por Machanavajjhala et al. que exige que cada clase de equivalencia contenga al menos l valores bien representados para cada atributo sensible. Pertenece a la categoría de Privacidad y protección de datos en ciberseguridad.

Extensión de la k-anonimidad propuesta por Machanavajjhala et al. que exige que cada clase de equivalencia contenga al menos l valores bien representados para cada atributo sensible.

La l-diversidad, propuesta en 2007, aborda dos debilidades de la k-anonimidad: los ataques de homogeneidad (cuando todos los registros de una clase comparten el mismo valor sensible) y los ataques con conocimiento previo. Al exigir l valores distintos y bien representados para los atributos sensibles en cada clase, un atacante no puede deducir el valor sensible aunque acote al objetivo a una sola clase. Existen variantes como l-diversidad distinta, l-diversidad por entropía y (c, l)-diversidad recursiva, que equilibran privacidad y pérdida de información. Suele combinarse con k-anonimidad y t-cercanía en publicaciones que preservan la privacidad, con soporte de herramientas como ARX, sdcMicro o Amnesia para datos sanitarios, censales y de encuestas.

Las defensas contra l-Diversidad combinan habitualmente controles técnicos y prácticas operativas, como se detalla en la definición.

Nombres alternativos comunes: k-anonimidad con l-diversidad.