Abstract-Många applikationer som använder data mining tekniker omfattar gruvdata som inkluderar privat och känslig information om försökspersonerna. Ett sätt att möjliggöra effektiv datautvinning samtidigt som integriteten bevaras är att anonymisera datauppsättningen som inkluderar privat information om försökspersoner innan den släpps för data mining. Ett sätt att anonymisera datauppsättningen är att manipulera dess innehåll så att posterna följer K-anonymiteten. Två vanliga manipulation tekniker som används för att uppnå k-anonymitet av en datauppsättning är generalisering och undertryckande. Generalisering avser att ersätta ett värde med ett mindre specifikt men semantiskt konsekvent värde, medan undertryckande avser att inte släppa ett värde alls. Generalisering tillämpas oftare inom detta område eftersom undertryckande dramatiskt kan minska kvaliteten på data mining resultat om inte korrekt används. Generalisering presenterar dock en stor nackdel eftersom det kräver en manuellt genererad domänhierarki taxonomi för varje kvasi-identifierare i de data som k-anonymiteten måste utföras på. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att uppnå k-anonymitet som heter K-anonymity of Classification Trees Using Suppression (KACTUS). I kACTUS utförs effektiv flerdimensionell dämpning, dvs. värdena undertrycks endast på vissa poster beroende på andra attributvärden, utan behov av manuellt producerade domänhierarkiträd. Således, i kACTUS, identifierar vi attribut som har mindre inflytande på klassificeringen av dataposter och undertrycka dem om det behövs för att uppfylla k-anonymity. KACTUS-metoden utvärderades på 10 separata datauppsättningar för att utvärdera dess noggrannhet jämfört med andra k-anonymitets generaliserings- och dämpningsbaserade metoder. Uppmuntrande resultat tyder på att KACTUS prediktiva prestanda är bättre än befintliga k-anonymity algoritmer. I genomsnitt är noggrannheten hos TDS, TDR och KADET lägre än kACTUS i 3,5, 3.3 respektive 1,9 procent, trots deras användning av manuellt definierade domänträd. Noggrannheten ökar till 5,3, 4,3 respektive 3,1 procent när inga domänträd används.
Kisilevitj m.fl. I REF föreslogs en ny k-anonymitetsmetod som bygger på klassificering av träd och undertryckande för att uppnå anonymitet.
Efficient Multidimensional Suppression for K-Anonymity
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}