کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6862752 677015 2013 12 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A general framework for privacy preserving data publishing
ترجمه فارسی عنوان
یک چارچوب کلی برای حفظ حریم خصوصی انتشار اطلاعات
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
انتشار داده ها یک ابزار آسان و اقتصادی برای به اشتراک گذاری داده ها است، اما خطر حفظ حریم خصوصی یک نگرانی عمده در انتشار اطلاعات است. حفاظت از حریم خصوصی یک وظیفه مهم در به اشتراک گذاری داده ها برای سازمان هایی مانند اداره آمار و بیمارستان ها است. در حالی که تعداد زیادی از مدل ها و روش های انتشار داده ها پیشنهاد شده است، هنگامی که مقررات حریم خصوصی بالا اعمال می شود، ابزار آنها نگران کننده است. در این مقاله، ما یک چارچوب جدید برای حفظ حریم خصوصی برای حفظ انتشار داده ارائه می دهیم. ما اعتقاد دشمن را برآورده می سازیم که یک داده حساس را در یک داده منتشر شده به همان مقدار نتیجه گیری مبتنی بر دانش عمومی بالا برد. معنای معنایی این است که هنگامی که یک دشمن یک رکورد را در یک مجموعه داده منتشر شده مشاهده می کند، او اعتماد به نفس پایینتری دارد که رکورد متعلق به یک قربانی است. ما یک روش یکپارچه سازی نمونه برداری و تعمیم را برای اجرای مدل طراحی می کنیم. روش ما با استفاده از برخی از روش های پیشرفته ترین در انتشار داده های حفظ حریم خصوصی به طور تجربی، روش ما ارائه می دهد حفاظت معنایی معناداری از افراد در داده ها فراهم می کند، و فراهم می کند ابزار داده های بالاتر.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Data publishing is an easy and economic means for data sharing, but the privacy risk is a major concern in data publishing. Privacy preservation is a major task in data sharing for organizations like bureau of statistics, and hospitals. While a large number of data publishing models and methods have been proposed, their utility is of concern when a high privacy requirement is imposed. In this paper, we propose a new framework for privacy preserving data publishing. We cap the belief of an adversary inferring a sensitive value in a published data set to as high as that of an inference based on public knowledge. The semantic meaning is that when an adversary sees a record in a published data set, s/he will have a lower confidence that the record belongs to a victim than not. We design a method integrating sampling and generalization to implement the model. We compare the method with some state-of-the-art methods on privacy-preserving data publishing experimentally, our proposed method provides sound semantic protection of individuals in data and, provides higher data utility.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 54, December 2013, Pages 276-287
نویسندگان
, , , , ,