Computational improvements in parallelized k-anonymous microaggregation of large databases
Visualitza/Obre
Atlanta-Worshop.pdf (386,4Kb) (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:2117/112337
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2017
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
The technical contents of this paper fall within the field of statistical disclosure control (SDC), which concerns the postprocessing of the demographic portion of the statistical results of surveys containing sensitive personal information, in order to effectively safeguard the anonymity of the participating respondents. The concrete purpose of this study is to improve the efficiency of a widely used algorithm for k-anonymous microaggregation, known as maximum distance to average vector (MDAV), to vastly accelerate its execution without affecting its excellent functional performance with respect to competing methods. The improvements put forth in this paper encompass algebraic modifications and the use of the basic linear algebra subprograms (BLAS) library, for the efficient parallel computation of MDAV on CPU.
CitacióMezher, A., Garcia, A., Rebollo-Monedero, D., Forne, J. Computational improvements in parallelized k-anonymous microaggregation of large databases. A: IEEE International Conference on Distributed Computing Systems. "Distributed Computing Systems Workshops (ICDCSW), 2017 IEEE 37th International Conference on". Atlanta: 2017, p. 258-264.
Versió de l'editorhttp://ieeexplore.ieee.org/document/7979826/keywords
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Atlanta-Worshop.pdf | 386,4Kb | Accés restringit |