Abstract-Existing arbete om integritetsbevarande data publicering kan inte på ett tillfredsställande sätt hindra en motståndare med bakgrundskunskap från att lära sig viktig känslig information. Den största utmaningen ligger i att modellera motståndarens bakgrundskunskap. Vi föreslår en ny strategi för att hantera sådana attacker. I detta tillvägagångssätt, en första minröjning kunskap från de data som ska släppas och sedan använder gruvresultatet som bakgrund kunskap när anonymisering av data. Grunden för vårt tillvägagångssätt är att om det finns vissa fakta eller bakgrundskunskap bör de manifestera sig i uppgifterna och vi bör kunna hitta dem med hjälp av datautvinningsteknik. En intressant aspekt av vårt tillvägagångssätt är att man kan hävda att det förbättrar både integritet och nytta samtidigt, eftersom det både skyddar mot bakgrundskunskap attacker och bättre bevarar funktionerna i data. Därefter presenterar vi Injektorns ramverk för dataanonymisering. Insprutare minerar negativa föreningsregler från de data som ska släppas och använder dem i anonymiseringsprocessen. Vi utvecklar också en effektiv anonymiseringsalgoritm för att beräkna de injicerade tabellerna som innehåller bakgrundskunskap. Experimentella resultat visar att Injektor minskar riskerna för integritet mot bakgrundskunskapsattacker samtidigt som dataverktyget förbättras.
En annan metod som kallas "Injektor" använder datautvinning för att modellera bakgrundskunskap om en möjlig angripare REF och optimerar sedan anonymiseringen baserat på denna bakgrundskunskap.
Injector: Mining Background Knowledge for Data Anonymization
{'venue': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2008 IEEE 24th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}