From t-closeness-like privacy to postrandomization via information theory
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/7905
Tipus de documentArticle
Data publicació2009-10-08
Condicions d'accésAccés obert
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
t-Closeness is a privacy model recently defined for data anonymization. A data set is said to satisfy t-closeness if, for each
group of records sharing a combination of key attributes, the distance between the distribution of a confidential attribute in the group
and the distribution of the attribute in the entire data set is no more than a threshold t. Here, we define a privacy measure in terms of
information theory, similar to t-closeness. Then, we use the tools of that theory to show that our privacy measure can be achieved by
the postrandomization method (PRAM) for masking in the discrete case, and by a form of noise addition in the general case.
CitacióRebollo-Monedero, D.; Forné, J.; Domingo-Ferrer, J. From t-closeness-like privacy to postrandomization via information theory. "IEEE transactions on knowledge and data engineering", 08 Octubre 2009.
ISSN1041-4347
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Fromt.pdf | 460,2Kb | Visualitza/Obre |