I detta dokument studerar vi problemet med att skydda privatlivet i publiceringen av data som är av värde. Överväga en samling transaktionsdata som innehåller detaljerad information om objekt som köpts tillsammans av individer. Även efter att ha tagit bort alla personliga egenskaper hos köparen, som kan fungera som länkar till hans identitet, är offentliggörandet av sådana uppgifter fortfarande föremål för integritet attacker från motståndare som har partiell kunskap om uppsättningen. Till skillnad från de flesta tidigare verk skiljer vi inte ut data som känsliga och icke-känsliga, men vi betraktar dem både som potentiella kvasi-identifierare och potentiella känsliga data, beroende på motpartens synvinkel. Vi definierar en ny version av k-anonymitetsgarantin, k m-anonymiteten, för att begränsa effekterna av datadimensionaliteten och föreslår effektiva algoritmer för att omvandla databasen. Vår anonymiseringsmodell bygger på generalisering istället för undertryckande, vilket är den vanligaste praxisen i relaterade arbeten på sådana data. Vi utvecklar en algoritm som hittar den optimala lösningen, dock till en hög kostnad vilket gör den inte tillämplig för stora, realistiska problem. Sedan föreslår vi två giriga heuristiker, som skalar sig mycket bättre och i de flesta fall hittar en lösning som ligger nära det optimala. De föreslagna algoritmerna utvärderas experimentellt med hjälp av verkliga datauppsättningar.
Manolis Terrovitis et al REF föreslog k-anonymiseringsproblem av set-värderade data.
Privacy-preserving anonymization of set-valued data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}