Abstract-Problemet med integritetsbevarande data mining har studerats i stor utsträckning under de senaste åren på grund av den ökade mängden personuppgifter som är tillgänglig för företag och individer. De flesta integritetsomvandlingar använder någon form av data perturbation eller representationell tvetydighet för att minska risken för identifiering. De slutliga resultaten från integritetsomvandlingsmetoder kräver ofta att de underliggande applikationerna ändras för att fungera med den nya representationen av data. Eftersom slutresultaten av integritetstransformeringsmetoder inte har standardiserats, kan de nödvändiga ändringarna variera med den metod som används för integritetsomvandlingen. I vissa fall kan det vara en enorm ansträngning att omforma applikationer för att arbeta med anonymiserade data. Även om resultaten av integritet-transformation metoder är en naturlig form av osäkra data, de två problemen har i allmänhet studerats självständigt. I detta dokument gör vi ett första försök att förena de två fälten, och föreslår en integritetsomvandling där befintliga osäkra datahanteringsverktyg kan användas direkt. Detta är en stor fördel, eftersom det innebär att det breda spektrum av forskning som finns tillgänglig för osäker datahantering också kan användas för integritetsbevarande datautvinning. Vi föreslår en osäker version av k-anonymity modellen som är relaterad till den välkända deterministiska modellen av kanonymitet. Den osäkra versionen av k-anonymitetsmodellen har det extra draget att införa större osäkerhet för motståndaren över en likvärdig deterministisk modell. Som specifika momentiations av detta tillvägagångssätt, testar vi effektiviteten av integritetsomvandlingen på problemen med frågeuppskattning och klassificering, och visar att tekniken behåller större noggrannhet än andra k-anonymity modeller.
Aggarwal föreslog en probabilistisk k-anonymitet REF.
On Unifying Privacy and Uncertain Data Models
{'venue': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}