Det senaste arbetet har visat att det är nödvändigt att överväga en angripares bakgrundskunskap när man resonerar om integritet i datapublicering. I praktiken vet dock inte dataförlaget vilken bakgrundsinformation angriparen har. Därför är det viktigt att överväga det värsta. I detta dokument inleder vi en formell studie av värsta tänkbara bakgrundskunskap. Vi föreslår ett språk som kan uttrycka alla bakgrundskunskaper om uppgifterna. Vi tillhandahåller en polynom tid algoritm för att mäta mängden avslöjande av känslig information i värsta fall, med tanke på att angriparen har som mest k bitar av information på detta språk. Vi tillhandahåller också en metod för att effektivt sanera data så att mängden offentliggörande i värsta fall är mindre än ett angivet tröskelvärde.
I REF, Martin et al. utveckla ett språk för att beskriva allmän bakgrundskunskap och utforma en algoritm för att mäta det värsta möjliga utlämnandet av information för olika anonymiseringstekniker.
Worst-Case Background Knowledge for Privacy-Preserving Data Publishing
{'venue': '2007 IEEE 23rd International Conference on Data Engineering', 'journal': '2007 IEEE 23rd International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}