Abstract-Idag står informationsinsamlare, särskilt statistiska organisationer, inför två motstridiga frågor. Å ena sidan, beroende på deras naturliga ansvar och den ökande efterfrågan på insamlade uppgifter, har de åtagit sig att sprida informationen i större utsträckning och med högre kvalitet och å andra sidan, på grund av allmänhetens oro över personuppgifternas integritet och dessa organisationers rättsliga ansvar för att skydda sina användares privata information, bör de garantera att, samtidigt som de tillhandahåller all information till befolkningen, integriteten bevaras på ett rimligt sätt. Denna fråga blir mer avgörande när de datauppsättningar som publiceras av data mining metoder är i riskzonen för attribut och identitet offentliggörande attacker. För att lösa detta problem föreslogs flera metoder, som kallas p-känslig k-anonymitet, p+-känslig k-anonymitet och (p, α)-känslig k-anonymitet. Nackdelarna med dessa metoder är bland annat oförmågan att skydda mikrodatamängder mot utlämnande av attribut och det höga värdet av distorsionsförhållandet. För att undanröja dessa nackdelar föreslås i detta dokument en algoritm som fullt ut skyddar de förökade mikrodata mot offentliggörande av identitet och attribut och avsevärt minskar snedvridningsförhållandet under anonymitetsprocessen.
I REF föreslås en trestegsalgoritm med begreppet l-diversitet, p-känslig k-anonymitet, p+-känslig k-anonymitet och t-närhet.
Extended K-Anonymity Model for Privacy Preserving on Micro Data
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Network and Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}