Vi studerar generalisering för att bevara integritet vid publicering av känsliga data. De befintliga metoderna fokuserar på ett universellt tillvägagångssätt som innebär samma bevarande för alla människor, utan att tillgodose deras konkreta behov. Följden är att vi kan erbjuda otillräckligt skydd till en delmängd av människor, samtidigt tillämpa överdriven integritetskontroll till en annan delmängd. Motiverade av detta presenterar vi en ny generaliseringsram baserad på begreppet personlig anonymitet. Vår teknik utför den minsta generaliseringen för att uppfylla allas krav, och därmed behåller den största mängden information från mikrodata. Vi genomför en noggrann teoretisk studie som leder till värdefull insikt i beteendet hos alternativa lösningar. I synnerhet avslöjar vår analys matematiskt de omständigheter där det tidigare arbetet misslyckas med att skydda privatlivet, och fastställer överlägsenheten av de föreslagna lösningarna. De teoretiska resultaten verifieras med omfattande experiment.
Dessa lösningar kombineras för att bilda kandidaten REF föreslog en ny generaliseringsram baserad på konceptet personlig anonymitet för att utföra den minsta generaliseringen för att uppfylla allas krav och behåller den största mängden information från mikrodata.
Personalized privacy preservation
{'venue': "SIGMOD '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}