抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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データ匿名化景観は過去10年間に非常に複雑になってきている。方法論側では,公式統計における設計された統計的開示制御法は計算機科学者によって提案されたプライバシーモデルの数によって補完した。データ側では,静的データセットは,ビッグデータと共存し,特にデータストリーム。統一と概念的に単純な匿名化手法のための探索では,静的データセットとデータストリームにも種々プライバシーモデルを強化するための調整できることを原始と呼ばれる操作マイクロ集約を提示した。型ミクロ凝集のは,ある希望する制約条件を満たすにミクロ凝集プロセスを誘導するために適切に初期化と重み付き人工属性を追加することに依存している。これらに限定されるものではないが,タプル再秩序化を制御しながら,静的データセットとの関連におけるt近接性を達成し,データストリームのK 匿名性を達成するために使用できるかを示すことによって支配されるミクロ凝集の可能性を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】