De befintliga lösningarna för integritetsbevarande publicering kan klassificeras i de teoretiska och heuristiska kategorierna. Den förra garanterar tydligt låg informationsförlust, medan den senare ådrar sig en enorm förlust i värsta fall, men visas empiriskt att prestera bra på många verkliga indata. Medan många heuristiska algoritmer har utvecklats för att uppfylla avancerade integritetsprinciper såsom l-mångfald, t-närhet, etc., är den teoretiska kategorin för närvarande begränsad till k-anonymitet som är den tidigaste principen känd för att ha allvarlig sårbarhet för integritetsattacker. Motiverade av detta presenterar vi den första teoretiska studien om l-mångfald, en folklig princip som är allmänt vedertagen i litteraturen. Först visar vi att optimal l-diverse generalization är NP-hård även när det bara finns 3 distinkta känsliga värden i mikrodata. Därefter utvecklas en (l · d) approximationsalgoritm, där d är dimensionaliteten hos den underliggande datauppsättningen. Detta är den första kända algoritmen med en icke-trivial bunden på informationsförlust. Omfattande experiment med verkliga datauppsättningar validerar effektiviteten och effektiviteten hos den föreslagna lösningen.
Xiao m.fl. REF är först med att upprätta en systematisk teoretisk studie om l-mångfald.
The hardness and approximation algorithms for l-diversity
{'venue': "EDBT '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}