Många generalisering tekniker har föreslagits för integritetsbevarande data publicering. De flesta befintliga tekniker, dock implicit anta att motståndaren vet lite om anonymisering algoritm som antagits av dataförlaget. Följaktligen kan de inte vara på sin vakt mot integritetsskyddsattacker som utnyttjar olika egenskaper hos anonymiseringsmekanismen. Den här artikeln ger en praktisk lösning på detta problem. För det första föreslår vi en analytisk modell för att utvärdera avslöjanderisker, när en motståndare vet allt i anonymiseringsprocessen, förutom de känsliga värdena. Baserat på denna modell utvecklar vi en integritetsskyddsprincip, transparent l-mångfald, som garanterar integritetsskydd mot sådana mäktiga motståndare. Vi identifierar tre algoritmer som uppnår transparent l-mångfald, och verifierar deras effektivitet och effektivitet genom omfattande experiment med verkliga data.
REF föreslog transparensattack, som förutsätter att motståndaren känner till algoritmen som används för att sanera data och använder denna kunskap för att återställa originaldata.
Transparent anonymization: Thwarting adversaries who know the algorithm
{'venue': 'TODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}