Attribute selection in multivariate microaggregation
Visualitza/Obre
Nin.pdf (216,8Kb) (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:2117/12909
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2008
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. The idea is to build clusters of at least k original records, and then replace them with the centroid of the cluster. When the number of attributes of the dataset is large, a common practice is to split the dataset into smaller
blocks of attributes. Microaggregation is successively and independently applied to each block. In this way, the effect of the noise introduced by microaggregation is reduced, but at the cost of losing the k-anonymity property. The goal of this work is to show that, besides of the specific microaggregation method employed, the value of the parameter k, and the number of blocks in which the dataset is split, there exists another factor which can influence 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. Attribute selection in multivariate microaggregation. A: International Workshop on Privacy and Anonymity in Information Society. "2008 International Workshop on Privacy and Anonymity in Information Society". Nantes: 2008, p. 51-60.
ISBN78-1-59593-965-4
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Nin.pdf | 216,8Kb | Accés restringit |