K-Anonymitet och ε-differentierad integritet är två vanliga integritetsmodeller, den förra infördes för att anonymisera datamängder och den senare för att begränsa den kunskapsvinst som resultat från att inkludera en individ i datamängden. Medan grundläggande k-anonymitet endast skyddar mot identitetsutlämnande, presenterades t-stängsel som en utvidgning av k-anonymitet som också skyddar mot egenskapsutlämnande. Vi visar här att, om inte helt likvärdigt, t-närhet och ε-differentiell integritet är starkt relaterade till varandra när det gäller anonymisering av datamängder. Specifikt ger k-anonymitet för kvasi-identifierarna i kombination med ε-differentiell integritet för de konfidentiella attributen stokastisk t-närhet (en förlängning av t-närhet), med t en funktion av k och ε. Omvänt kan t-närhet ge ε-differentiell integritet när t = exp(ε/2) och de antaganden som gjorts av t-närhet om tidigare och senare synpunkter på datalagringen.
REF påpekade att om en datamängd hade uppnåtts k-anonym, en differentiell integritet omvandling utfördes på det konfidentiella attributet, då resultatet nöjd t-närhet.
From t-closeness to differential privacy and vice versa in data anonymization
{'venue': 'Knowledge-Based Systems, Vol. 74, pp. 151-158, 2015', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}