Abstract-Web fråga loggdata innehåller information som är användbar för forskning; dock, release av sådana data kan återidentifiera sökmotoranvändare som utfärdar frågor. Dessa integritetsfrågor går långt utöver att uttryckligen ta bort identifierande information som namn och adress, eftersom icke-identifierande personuppgifter kan kombineras med allmänt tillgänglig information för att identifiera till en individ. I detta arbete modellerar vi webbsökningsloggar som ostrukturerade transaktionsdata och presenterar en ny transaktionsanonymiseringsteknik baserad på kluster och generaliseringstekniker för att uppnå k-anonymitetens integritet. Vi utför omfattande experiment på AOL frågeloggdata. Våra resultat visar att denna metod resulterar i ett högre dataverktyg jämfört med de senaste transaktionsanonymiseringsmetoderna.
I ett liknande tillvägagångssätt antog författarna i REF sekretesskravet k-anonymity för en transaktionell datauppsättning.
An Effective Clustering Approach to Web Query Log Anonymization
{'venue': "Proc. 2010 International Conference on Security and Cryptography (SECRYPT'10), July 2010, Athens, Greece", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}