Sekretessbevarande data publicering tar itu med problemet med att lämna ut känsliga uppgifter när gruvdrift för användbar information. Bland de befintliga integritetsmodellerna, -differentiell integritet ger en av de starkaste integritetsgarantier och har inga antaganden om en motståndares bakgrund kunskap. De flesta av de befintliga lösningarna som säkerställer olika integritet bygger på en interaktiv modell, där datagruvarbetaren endast får ställa aggregerade frågor till databasen. I detta dokument föreslår vi den första anonymiseringsalgoritmen för den icke-interaktiva inställningen baserad på generaliseringstekniken. Den föreslagna lösningen generaliserar först probabilistiskt rådata och lägger sedan till buller för att garantera -differentierad integritet. Som ett urval ansökan, visar vi att anonymiserade data kan användas effektivt för att bygga ett beslut träd induktion klassificerare. Experimentella resultat visar att den föreslagna icke-interaktiva anonymiseringsalgoritmen är skalbar och fungerar bättre än de befintliga lösningarna för klassificeringsanalys.
Mohammed m.fl. REF införde den första generalization-baserade integritet bevara data publicering algoritm som garanterar differential integritet och skydda information för ytterligare klassificering analys.
Differentially private data release for data mining
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}