Abstract-Målet med data anonymisering är att tillåta utgivning av vetenskapligt användbara data i en form som skyddar integriteten hos sina försökspersoner. Detta kräver mer än att bara ta bort personliga identifierare från uppgifterna eftersom en angripare fortfarande kan använda hjälpinformation för att härleda känslig individuell information. Ytterligare perturbation är nödvändigt för att förhindra dessa inferenser, och utmaningen är att störa data på ett sätt som bevarar dess analytiska nytta. Ingen befintlig anonymiseringsalgoritm ger både perfekt integritetsskydd och perfekt analysverktyg. Vi gör den nya observationen att anonymiseringsalgoritmer inte krävs för att fungera i den ursprungliga vektor-rymd bas av data, och många algoritmer kan förbättras genom att arbeta i en omdömesgillt vald alternativ bas. En spektral bas härledd från datas eigenvectors är en som kan ge betydande förbättring. Vi introducerar termen spektral anonymisering för att hänvisa till en algoritm som använder en spektral bas för anonymisering, och ge två belysande exempel. Vi föreslår också nya åtgärder för skydd av privatlivet som är mer allmänna och mer informativa än befintliga åtgärder, och en principiell referensstandard med vilken adekvat skydd av privatlivet kan definieras. Index Villkor-Sekretess, beräkning avslöjande kontroll, maskininlärning.
Lasko och Vinterbo REF introducerade termen spektralanonymisering för att hänvisa till en algoritm som använder en spektral bas för anonymisering istället för en ursprunglig data.
Spectral Anonymization of Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}