Abstract-Microaggregering är en teknik för offentliggörande begränsning som syftar till att skydda den registrerades integritet i mikrodatautgåvor. Det har använts som ett alternativ till generalisering och suppression för att generera k-anonyma datamängder, där identiteten för varje individ är dold inom en grupp av k-personer. Till skillnad från generalisering, mikroaggregation perturbs data och denna ytterligare maskering frihet gör det möjligt att förbättra datanyttan på flera sätt, såsom att öka data granularitet, minska effekterna av outliers och undvika diskretization av numeriska data. k-anonymitet, å andra sidan, skyddar inte mot att attributet avslöjas, vilket inträffar om variationen i konfidentiella värden i en grupp av k-ämnen är för liten. För att ta itu med denna fråga har flera förbättringar av k-anonymitet föreslagits, bland vilka t-stänga sticker ut som en av de strängaste integritetsgarantier. Befintliga algoritmer för att generera t-stänga datamängder baseras på generalisering och dämpning (de är förlängningar av k-anonymiseringsalgoritmer baserade på samma principer). I detta dokument föreslås och visas hur man använder mikroaggregation för att generera k-anonyma t-close-datamängder. Fördelarna med mikroaggregering analyseras, och sedan flera mikroaggregeringsalgoritmer för k-anonym t-närhet presenteras och empiriskt utvärderas.
Jordi föreslog att man skulle uppnå t-närhet genom mikroaggregation, förbättra tillgängligheten av data och samtidigt minska effekten av data utanför REF.
t-Closeness through Microaggregation: Strict Privacy with Enhanced Utility Preservation
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge&Data Engineering 27(11): 3098-3110 (2015)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}