Mest tidigare forskning om integritetsbevarande datapublicering, baserat på k-anonymity modellen, har följt det förenklade tillvägagångssättet att homogent ge samma generaliserade värde i alla kvasi-identifierare inom en partition. Vi observerar att anonymiseringsfelet kan minskas om vi följer en icke-homogen generaliseringsmetod för grupper av storlek större än k. En sådan metod skulle tillåta tuples inom en partition att ta olika generaliserade kvasi-identifier värden. Anonymisering efter denna modell är inte trivialt, eftersom dess direkta tillämpning lätt kan bryta kanonymitet. Dessutom tillåter icke-homogen generalisering ytterligare typer av angrepp, som bör beaktas i processen. Vi tillhandahåller en metod för att kontrollera om en icke-homogen generalisering bryter mot k-anonymitet. Sedan föreslår vi en teknik som genererar en icke-homogen generalisering för en partition och visar att dess resultat uppfyller k-anonymitet, men genom att enkelt tillämpa det, integritet kan äventyras om angriparen vet anonymisering algoritm. Baserat på detta föreslår vi en randomiseringsmetod som förhindrar denna typ av attack och visar att k-anonymitet inte äventyras av den. Icke-homogen generalisering kan användas ovanpå alla befintliga partitionering tillvägagångssätt för att förbättra dess nytta. Dessutom visar vi att en ny partitioneringsteknik anpassad för icke-homogen generalisering ytterligare kan förbättra kvaliteten. En grundlig experimentell utvärdering visar att vår metodik avsevärt förbättrar nyttan av anonymiserade data i praktiken.
En icke-homogen generalisering för partitionering av data föreslogs också som följer k-anonymitetsprincipen REF.
Non-homogeneous generalization in privacy preserving data publishing
{'venue': 'SIGMOD Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}