Behandling av personuppgifter har blivit en viktig fråga på senare tid på grund av framsteg inom hårdvaruteknik som har lett till en utbredd spridning av demografiska och känsliga uppgifter. Ett rudimentärt sätt att bevara integriteten är att helt enkelt dölja informationen i några av de känsliga fält som plockas av en användare. En sådan metod är dock långt ifrån tillfredsställande i sin förmåga att förhindra kontradiktorisk datautvinning. Verkliga dataposter distribueras inte slumpmässigt. Till följd av detta kan vissa fält i posterna korreleras med varandra. Om korrelationen är tillräckligt hög, kan det vara möjligt för en motståndare att förutsäga några av de känsliga fälten med hjälp av andra fält. I detta dokument studerar vi problemet med skydd av privatlivet mot kontradiktorisk datautvinning, som är att dölja en minimal uppsättning poster så att de känsliga fältens integritet bevaras på ett tillfredsställande sätt. Med andra ord, även genom datautvinning, en motståndare kan fortfarande inte exakt återställa de dolda dataposter. Vi modellerar problemet kortfattat och utvecklar en effektiv heuristisk algoritm som kan hitta bra lösningar i praktiken. En omfattande prestandastudie genomförs på både syntetiska och verkliga datauppsättningar för att undersöka effektiviteten i vår strategi.
I REF undersöks problemet med integritetsattack genom kontradiktorisk föreningsregel gruvdrift.
On privacy preservation against adversarial data mining
{'venue': "KDD '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}