Improving microaggregation for complex record anonymization
Visualitza/Obre
Improving microaggregation for complex record anonymization.pdf (393,6Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/11054
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2008
EditorSpringer Verlag
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Microaggregation is one of the most commonly employed microdata protection methods. This method builds clusters of at least k original records and replaces the records in each cluster with the centroid of the cluster. Usually, when records are complex, i.e., the number of attributes of the data set is large, this data set is split into smaller blocks of attributes and microaggregation is applied to each block, successively and independently. In this way, the information loss when collapsing
several values to the centroid of their group is reduced, at the cost of losing the k-anonymity property when at least two attributes of different blocks are known by the intruder.
In this work, we present a new microaggregation method called One dimension microaggregation (Mic1D − κ). This method gathers all the values of the data set into a single sorted vector, independently of the
attribute they belong to. Then, it microaggregates all the mixed values
together. Our experiments show that, using real data, our proposal obtains lower disclosure risk than previous approaches whereas the information loss is preserved.
CitacióPont, J. [et al.]. Improving microaggregation for complex record anonymization. A: International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence. "The 5th International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence". Sabadell: Springer Verlag, 2008, p. 215-226.
Versió de l'editorhttp://www.springerlink.com/content/2452417023322q28/
Col·leccions
- DAMA-UPC - Data Management Group de la Universitat Politècnica de Catalunya - Ponències/Comunicacions de congressos [21]
- DMAG - Grup d'Aplicacions Multimèdia Distribuïdes - Ponències/Comunicacions de congressos [82]
- Departament d'Arquitectura de Computadors - Ponències/Comunicacions de congressos [1.945]
- Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions - Ponències/Comunicacions de congressos [3.313]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Improving micro ... x record anonymization.pdf | 393,6Kb | Accés restringit |