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J-GLOBAL ID：201702222902427924   整理番号：17A0371515

匿名化1高有用性のあるMデータ【Powered by NICT】

Anonymizing 1:M microdata with high utility

著者 (5件)： Gong Qiyuan (Southeast University, Nanjing, China) ,  Luo Junzhou (Southeast University, Nanjing, China) ,  Yang Ming (Southeast University, Nanjing, China) ,  Ni Weiwei (Southeast University, Nanjing, China) ,  Li Xiao-Bai (University of Massachusetts Lowell, Massachusetts, USA)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 115  ページ： 15-26  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ出版とデータマイニング中のプライバシーと有用性を保存することは,個人,データ提供者と研究者にとって重要である。しかし,この分野の研究は典型的には1個体はデータセット,多くのアプリケーションで非現実的である唯一の記録を持っていると仮定した。個々の新しいプライバシー漏洩にリードのための多重記録を有する。はこのようなデータセット1Mデータセットと呼ぶ。本論文では,1Mデータ出版における開示リスクに対処する(k, l)-多様性と呼ばれる新しいプライバシーモデルを提案した。このモデルに基づいて,1と呼ばれる効率的なアルゴリズムを開発し:プライバシーとデータ有用性を保ち,代替アプローチと比較しM一般化。実世界データ上での包括的な実験を行い,提案アプローチが,最先端の技術的に優れており,データ有用性と計算コストの面であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 応用プログラム ,  多重記録 ,  データマイニング ,  アルゴリズム ,  *プライバシー
準シソーラス用語： 計算コスト ,  *匿名 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データ匿名化 ,  データプライバシー ,  k匿名性 ,  L diversity ,  1Mデータ

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (2件)： 匿名化 ,  有用性