Under processen för dataintegritet minskar nyttan av datauppsättningar eftersom känslig information som personlig identifierbar information (PII) tas bort, omvandlas eller förvrängs för att uppnå sekretess. Det är väl dokumenterat att det är svårt att uppnå jämvikt mellan datasekretess och allmännyttiga behov, vilket kräver kompromisser, och ytterligare komplicerat av det faktum att sådana kompromisser fortfarande är problematiska. Med tanke på denna komplexitet strävar vi i detta dokument efter att empiriskt undersöka vilka parametrar som kan finjusteras för att uppnå en acceptabel nivå av dataintegritet och datanytta under dataintegritetsprocessen, samtidigt som vi gör rimliga avvägningar. Därför presenterar vi den jämförande klassificering felmätare (Comparative x-CEG) metod, en data verktyg kvantifiering koncept som använder maskininlärning klassificering tekniker för att mäta data nytta baserat på klassificering fel. I detta tillvägagångssätt, privatiserade dataset passerar genom en serie av klassificeringar, som var och en returnerar ett klassificeringsfel, och klassificeraren med det lägsta klassificeringsfelet väljs; om klassificeringsfelet är lägre eller lika med en fastställd tröskel då bättre nytta kan uppnås, annars, justering av data sekretessparametrarna görs till den valda klassificeringen. Processen upprepas x gånger tills önskad tröskel nås. Målet är att generera empiriska resultat efter en rad parameterjusteringar i dataintegritetsprocessen, från vilken en tröskelnivå kan väljas för att göra avvägningar. Våra preliminära resultat visar att det med tanke på en rad empiriska resultat kan vara möjligt att välja en tradeoff point och publicera integritetskompatibla data med en acceptabel nivå av nytta.
I denna studie används dock klassificeringsfelet som en mätare för dataintegritet och användbarhet kvantifiering REF.
A Comparative Analysis of Data Privacy and Utility Parameter Adjustment, Using Machine Learning Classification as a Gauge
{'venue': 'Complex Adaptive Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}