Analysis of the univariate microaggregation disclosure risk
Visualitza/Obre
Nin.pdf (528,8Kb) (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:2117/12855
Tipus de documentArticle
Data publicació2009-08-07
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 a protection method used by statistical agencies to limit the disclosure risk of confidential information. Formally, microaggregation assigns each original datum to a small cluster and then
replaces the original data with the centroid of such cluster. As clusters contain at least k records, microaggregation can be considered as preserving k-anonymity. Nevertheless, this is only so when multivariate microaggregation is applied and, moreover, when all variables are microaggregated at the same time. When different variables are protected using univariate microaggregation, k-anonymity is only ensured at the variable level. Therefore, the real k-anonymity decreases for most of the records and it is then possible to cause a leakage of privacy. Due to this, the analysis of the disclosure risk is still meaningful in microaggregation.
This paper proposes a new record linkage method for univariate microaggregation
based on finding the optimal alignment between the original and the protected sorted variables. We show that our method, which uses a DTW distance to compute the optimal alignment, provides the intruder with enough information in many cases to to decide if the link is correct or not. Note that, standard record linkage methods never ensure the correctness of the linkage.
Furthermore, we present some experiments using two well-known data sets, which show that our method has better results (larger number of correct links) than the best standard record linkage method.
CitacióNin, J.; Torra, V. Analysis of the univariate microaggregation disclosure risk. "New generation computing", 07 Agost 2009, vol. 27, núm. 3, p. 197-214.
ISSN0288-3635
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Nin.pdf | 528,8Kb | Accés restringit |