Abstract-existing metoder för integritetsbevarande data publicering bygger på antagandet att data kan delas in i kvasi-identifier attribut (QI) och känslig attribut (SA). Detta antagande gäller inte när ett attribut har både känsliga värden och identifieringsvärden, vilket vanligtvis är fallet. I detta dokument studerar vi hur sådana attribut skulle påverka integritetsmodellen och data anonymisering. Vi identifierar en ny form av attacker, kallad "freeform attacker", som förekommer på sådana data utan explicita QI attribut och SA attribut. Vi presenterar en ram för att modellera identifiering/känslig information på värdenivå, definiera ett problem för att eliminera freeform attacker och skissera en effektiv lösning.
Nyligen föreslog REF en relationell integritetsmodell som skiljer mellan känslig och icke-känslig information endast på värdenivå.
FF-Anonymity: When Quasi-identifiers Are Missing
{'venue': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}