Det har funnits ett ökat intresse för problemet med att bygga exakta datagruvmodeller över aggregerade data, samtidigt som man skyddar privatlivet på individnivå. Ett tillvägagångssätt för detta problem är att randomisera värdena i enskilda poster, och endast avslöja de randomiserade värdena. Modellen byggs sedan över randomiserade data, efter att först kompensera för randomisering (på aggregerad nivå). Detta tillvägagångssätt är potentiellt sårbart för integritetsintrång: baserat på distributionen av data, kan man med stor tillförsikt lära sig att vissa av de randomiserade poster uppfyller en specificerad egendom, även om integritet bevaras i genomsnitt. I detta dokument presenterar vi en ny formulering av integritetsintrång, tillsammans med en metod, "förstärkning", för att begränsa dem. Till skillnad från tidigare metoder gör en förenkling det möjligt att garantera gränser för integritetsintrång utan någon kunskap om distributionen av de ursprungliga uppgifterna. Vi omedelbart denna metod för problemet med gruvföreningsregler, och ändra algoritmen från [9] för att begränsa integritetsintrång utan kunskap om datadistributionen. Därefter tar vi itu med problemet att mängden randomisering som krävs för att undvika integritetsintrång (när gruvföreningens regler) resulterar i mycket långa transaktioner. Genom att använda pseudorandomgeneratorer och noggrant välja frön så att de önskade objekten från den ursprungliga transaktionen är närvarande i den randomiserade transaktionen, kan vi skicka bara fröet i stället för transaktionen, vilket resulterar i en dramatisk minskning av kommunikations- och lagringskostnader. Slutligen definierar vi nya informationsåtgärder som tar hänsyn till integritetsintrång vid kvantifiering av mängden integritet som bevaras genom randomisering.
Evfimievski m.fl. presenterade en formel för integritetsintrång och en metod för att begränsa överträdelser inom området föreningsregelbrytning REF.
Limiting privacy breaches in privacy preserving data mining
{'venue': "PODS '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}