How to group attributes in multivariate microaggregation
Visualitza/Obre
Nin.pdf (243,7Kb) (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:2117/12851
Tipus de documentArticle
Data publicació2008-04-01
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 employed microdata protection methods. It builds clusters of at least k original records, and then replaces these records with the centroid
of the cluster. When the number of attributes of the dataset is large, one usually splits the dataset into smaller blocks of attributes, and then applies microaggregation to each block, successively and independently. In this way, the effect of the noise introduced by microaggregation is reduced, at the cost of losing the k-anonymity property. In this work we show that, besides the specific microaggregation method, the value of the parameter k and the number of blocks in which the dataset is split, there exists another factor which influences the quality of the microaggregation: the way in which the attributes are grouped to form the blocks. When correlated attributes are grouped
in the same block, the statistical utility of the protected dataset is higher. In contrast, when correlated attributes are dispersed into different blocks, the achieved anonymity is higher, and so, the disclosure risk is lower. We present quantitative evaluations of such statements based on different experiments on real datasets.
CitacióNin, J.; Herranz, J.; Torra, V. How to group attributes in multivariate microaggregation. "International journal of uncertainty fuzziness and knowledge-based systems", 01 Abril 2008, vol. 16, núm. Supp.1, p. 121-138.
ISSN0218-4885
Versió de l'editorhttp://www.worldscinet.com/ijufks/16/16supp01/S0218488508005285.html
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Nin.pdf | 243,7Kb | Accés restringit |