Abstract-I detta dokument, anser vi samarbetsdata publicering problem för anonymisering horisontellt partitionerade data vid flera dataleverantörer. Vi överväger en ny typ av "insiderattack" genom att kolla dataleverantörer som kan använda sina egna dataposter (en delmängd av den totala datan) utöver den externa bakgrundskunskapen för att dra slutsatsen om de dataposter som andra dataleverantörer bidragit med. Dokumentet tar upp detta nya hot och ger flera bidrag. För det första introducerar vi begreppet m-privacy, som garanterar att de anonymiserade data uppfyller en given integritetsbegränsning mot någon grupp av upp till m samverkan dataleverantörer. För det andra presenterar vi heuristiska algoritmer som utnyttjar ekvivalensgruppen monotonicitet av integritetsbegränsningar och adaptiva beställningstekniker för effektiv kontroll av m-privacy med tanke på en uppsättning poster. Slutligen presenterar vi en dataleverantör-medveten anonymisering algoritm med adaptiv mprivacy kontroll strategier för att säkerställa hög nytta och m-privacy av anonymiserade data med effektivitet. Experiment på verkliga datauppsättningar tyder på att vår strategi uppnår bättre eller jämförbar nytta och effektivitet än befintliga algoritmer och basalalgoritmer samtidigt som den ger m-privacy-garanti.
Dessutom Goryczka et al. REF överväga samarbetsdata publicering problem för anonymisering horisontellt partitionerade data från flera dataleverantörer.
m-Privacy for collaborative data publishing
{'venue': '7th International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing (CollaborateCom)', 'journal': '7th International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing (CollaborateCom)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}