Randomisering har dykt upp som en användbar teknik för att dölja data i integritetsbevarande data mining. Dess integritetsegenskaper har studerats i ett antal tidningar. Kargupta m.fl. ifrågasatte randomiseringsschemana, och de påpekade att randomisering kanske inte kan bevara integriteten. Det är dock fortfarande oklart vilka faktorer som orsakar en sådan säkerhetsintrång, hur de påverkar integriteten bevara egendom av randomisering, och vilka typer av data har högre risk att avslöja sitt privata innehåll även om de randomiseras. Vi anser att nyckelfaktorn är korrelationerna mellan attributen. Vi föreslår två metoder för datarekonstruktion som bygger på data korrelationer. En metod använder tekniken Principal Component Analysis (PCA), och den andra metoden använder Bayes Uppskattning (BE) teknik. Vi har genomfört teoretiska och experimentella analyser av förhållandet mellan data korrelationer och mängden privat information som kan lämnas ut baserat på våra föreslagna system för datarekonstruktioner. Våra studier har visat att när korrelationerna är höga kan de ursprungliga uppgifterna rekonstrueras mer exakt, dvs. mer privat information kan avslöjas. För att förbättra integriteten föreslår vi ett modifierat randomiseringssystem, där vi låter korrelationen mellan slumpmässiga ljud "lika" som de ursprungliga uppgifterna. Våra resultat har visat att återuppbyggnadsnoggrannheten i både PCA-baserade och BE-baserade system blir sämre i takt med att likheten ökar.
I REF, Huang et al. studera hur korrelationer påverkar integriteten hos en datauppsättning maskerad via slumpmässiga perturbationsschemat och föreslå två metoder för datarekonstruktion som baseras på data korrelationer.
Deriving private information from randomized data
{'venue': "SIGMOD '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}