Detta dokument syftar till att besvara följande två frågor i sekretessbevarande dataanalys och publicering: Vilken formell integritetsgaranti (om någon) ger k-anonymisering? Hur kan vi dra nytta av motståndarens osäkerhet om uppgifterna? Vi har funnit att slumpmässigt urval ger en koppling som hjälper till att besvara dessa två frågor, eftersom provtagning kan skapa osäkerhet. Det huvudsakliga resultatet av pappret är att k-anonymiseringen, när den görs "säkert", och när den föregås av en slumpmässig provtagning steg, uppfyller-differentiell integritet med rimliga parametrar. Detta resultat visar att "gömma sig i en grupp av k" verkligen ger vissa integritetsgarantier. Vi påpekar dock att nästan alla befintliga k-anonymiseringsalgoritmer i litteraturen inte är "säkra". När det gäller den andra frågan ger vi både positiva och negativa resultat. På den positiva sidan visar vi att tillägg av en slumpmässig förbearbetningssteg till en differentierad privat algoritm i hög grad kan förstärka skyddet av privatlivet. När man får en datauppsättning som är ett resultat av provtagningen, kan man därför använda sig av en mycket stor sekretessbudget. På den negativa sidan, varje integritetsbegrepp som utnyttjar motståndarens osäkerhet, sannolikt inte komponera.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. påpekade att k-anonym, när det föregås av en slumpmässig provtagning steg, nöjd differential integritet i REF.
On sampling, anonymization, and differential privacy or, k-anonymization meets differential privacy
{'venue': "ASIACCS '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}