Random perturbation är en populär metod för att beräkna anonymiserade data för integritet bevarande data mining. Det är enkelt att tillämpa, säkerställer ett starkt integritetsskydd och möjliggör effektiv gruvdrift av ett stort antal olika datamönster. Alla befintliga studier med god integritet garanterar dock fokus på perturbering på en enda integritetsnivå. Nämligen, en fast grad av integritetsskydd införs på alla anonymiserade uppgifter som publiceras av datainnehavaren. Denna nackdel begränsar allvarligt tillämpligheten av slumpmässig perturbation i scenarier där innehavaren har många mottagare som olika sekretessnivåer gäller. Motiverade av detta, studerar vi problemet med multi-level perturbation, vars mål är att släppa flera versioner av en datauppsättning anonymiserade på olika integritetsnivåer. Utmaningen är att olika mottagare kan samarbeta genom att dela med sig av sina uppgifter för att dra slutsatser om integritet utanför sina tillåtna nivåer. Vår lösning övervinner detta hinder och uppnår två viktiga egenskaper. För det första är samverkan värdelös, vilket innebär att de samverkande mottagarna inte kan lära sig något mer än vad den mest pålitliga mottagaren (bland de samverkande mottagarna) redan vet ensam. För det andra kan de uppgifter varje mottagare får betraktas (och därmed analyseras på samma sätt) som produktionen av konventionell enhetlig perturbering. Förutom sin solida teoretiska grund är den föreslagna tekniken både rumsekonomisk och beräkningseffektiv. Det kräver O(n+m) förväntat utrymme, och producerar en ny anonymiserad version i O(n +log m) förväntad tid, där n är kardinaliteten i den ursprungliga datauppsättningen, och m antalet versioner som släpptes tidigare. Båda gränserna är optimala under det realistiska antagandet att n m.
föreslog en algoritm för flernivå enhetlig perturbation REF.
Optimal Random Perturbation at Multiple Privacy Levels
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}