Abstract-Extrahera användbar korrelation från en datauppsättning har studerats ingående. I detta dokument tar vi itu med det motsatta, nämligen ett problem som vi kallar korrelationsdöljning (CH), vilket är grundläggande i många tillämpningar som behöver sprida data som innehåller känslig information. I detta problem får vi en relationstabell T vars attribut kan klassificeras i tre separata uppsättningar A, B och C. Målet är att förvränga vissa värden i T så att A blir oberoende av B, och ändå, deras korrelation med C bevaras så mycket som möjligt. CH skiljer sig från alla de problem som studerats tidigare inom området datasekretess, genom att CH kräver fullständig eliminering av korrelationen mellan två uppsättningar attribut, medan den tidigare forskningen fokuserar på partiell eliminering upp till en viss nivå. En ny operatör som kallas oberoende maskering föreslås för att lösa CH-problemet. Den verksamhetsutövare som har de sämsta garantierna beskrivs i den fullständiga versionen av denna korta not.
Arbetet i REF tar upp problemet med att förstöra korrelationen mellan två separata undergrupper av attribut, och bevarar så mycket som möjligt de andra korrelationerna.
Correlation hiding by independence masking
{'venue': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'journal': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering (ICDE 2010)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}