Abstract-Recent arbete har visat vikten av att beakta motståndarens bakgrund kunskap när resonemang om integritet i datapublicering. Det är dock mycket svårt för dataförlaget att exakt känna till motståndarens bakgrundskunskap. Befintligt arbete kan inte på ett tillfredsställande sätt modellera bakgrundskunskap och skäl om integritet i närvaro av sådan kunskap. I detta dokument presenteras en allmän ram för att modellera motståndarens bakgrundskunskap med hjälp av kärnuppskattningsmetoder. Detta ramverk subsumerar olika typer av kunskap (t.ex. negativa föreningsregler) som kan brytas från uppgifterna. Inom denna ram resonerar vi om integritet med Bayesian inference tekniker och föreslår skyline (B, t)-privacy modell, som gör det möjligt för dataförlaget att upprätthålla integritetskrav för att skydda data mot motståndare med olika nivåer av bakgrundskunskap. Genom en omfattande uppsättning experiment visar vi effekterna av probabilistisk bakgrundskunskap i dataanonymisering och effektiviteten i vårt förhållningssätt både integritetsskydd och bruksbevarande.
REF föreslår att man använder kärnuppskattningsmetoden för att minera bakgrundskunskapen från den ursprungliga tabellen.
Modeling and Integrating Background Knowledge in Data Anonymization
{'venue': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}