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J-GLOBAL ID：201702258655782294   整理番号：17A1568991

データ有用性の関連解析に基づくK匿名性アルゴリズムに関する研究【Powered by NICT】

Research on K anonymity algorithm based on association analysis of data utility

著者 (4件)： Gao Yuanxiunan (Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Luo Tao (Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Li Jianfeng (Beijing Key Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Wang Cong (Software College, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IAEAC  ページ： 426-432  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ますます医療データを共用し,前個人プライバシー情報の開示をもたらした。,医療データプライバシー保護出版モデルの構築は大きな価値がある:だけでなく放出された情報と個人アイデンティティ間の非一致をすることなく,匿名性後のデータ有用性を維持した。しかし,匿名性とデータ利用の間には固有の矛盾である。本論文では,主成分分析グレイ関係解析(PCA GRA)K匿名アルゴリズムは,匿名性の前提下でのデータ有用性を効果的に向上させることが提案されている,準識別子と機密情報の間の関係は,一般化階層を制御するための基準であると考えられる。以前の匿名性アルゴリズムと比較して,結果は,提案したPCA GRA K匿名アルゴリズムは三つの側面,すなわち情報損失,特徴維持と分類評価性能のデータ有用性の有意な改善を達成していることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： プライバシー ,  主成分分析 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： データ損失 ,  機密情報 ,  識別子 ,  *匿名 ,  データ利用 ,  アイデンティティ ,  データプライバシー ,  *匿名性 ,  関連解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 有用性 ,  関連解析 ,  匿名性 ,  アルゴリズム ,  研究