Sekretess blir ett allt allvarligare problem i tillämpningar som omfattar mikrodata. På senare tid har effektiv anonymisering lockat till sig mycket forskningsarbete. De flesta av de tidigare metoderna använder global omkodning, som kartlägger domänerna för de kvasi-identifier attribut till generaliserade eller ändrade värden. Men global omkodning kan inte alltid uppnå effektiv anonymisering i termer av urskiljbarhet och frågesvarsnoggrannhet med hjälp av anonymiserade data. Dessutom är anonymiserade data ofta för analys. Som väl accepterat i många analytiska applikationer, olika attribut i en datauppsättning kan ha olika nytta i analysen. Nyttan av attribut har inte beaktats i de tidigare metoderna. I den här artikeln studerar vi problemet med bruksbaserad anonymisering. För det första föreslår vi en enkel ram för att specificera nyttan av attribut. Ramen omfattar både numeriska och kategoriska uppgifter. För det andra utvecklar vi två enkla men effektiva heuristiska lokala omkodningsmetoder för bruksbaserad anonymisering. Vår omfattande prestandastudie med hjälp av både verkliga datamängder och syntetiska datauppsättningar visar att våra metoder överträffar de senaste multidimensionella globala omkodningsmetoderna i både urskiljbarhet och frågesvarsnoggrannhet. Dessutom kan vår nyttobaserade metod öka kvaliteten på analysen med hjälp av anonymiserade data.
En metod för bruksbaserad datautvinning med lokal omkodning föreslogs i REF.
Utility-based anonymization using local recoding
{'venue': "KDD '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}