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J-GLOBAL ID：202102231592111308   整理番号：21A2870118

マイクロデータ保護のための近似的マイクロ集約アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An approximate microaggregation approach for microdata protection

著者 (4件)： Sun Xiaoxun (Department of Mathematics and Computing, University of Southern Queensland, Australia) ,  Wang Hua (Department of Mathematics and Computing, University of Southern Queensland, Australia) ,  Li Jiuyong (School of Computer and Information Science, University of South Australia, Australia) ,  Zhang Yanchun (School of Engineering and Science, Victoria University, Australia)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 2  ページ： 2211-2219  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： ミクロデータ保護は,2006年8月にアメリカオンライン(AOL)検索エンジンによる658000の質問の開示後に特別な興味を得た,統計的閉鎖制御の分野における最新の話題である。多くのアルゴリズム,方法,および特性を,マイクロデータ公開を扱うために提案した。ミクロデータ保護における新たな概念の一つは,SmaratiとSweeney.k-匿名性によって導入されたk-匿名性であり,私的個人情報を保護するための簡単で効率的なアプローチを提供し,そして,増加する人気のk-匿名性を得ることは,マイクロデータテーブルにおけるあらゆる記録が,k応答者より少ないことに不明確な関係にあることを要求している。本論文では,エントロピーの概念を適用して,マイクロデータにおける記録間の相互情報量を評価する距離メトリックを提案し,鍵属性を見つけるための依存性ツリーを構築する方法を提案し,次に,近似マイクロ凝集を処理するために使用した。さらに,k-匿名性問題を研究するためにこの新しいミクロ凝集技術を採用し,効率的なアルゴリズムを開発した。実験結果は,提案したミクロ凝集技術が実行時間と情報損失に関して効率的で有効であることを示す。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  エントロピー ,  凝集 ,  *近似法 ,  相互情報量 ,  検索エンジン
準シソーラス用語： 実行時間 ,  ホップ数 ,  データ損失 ,  *マイクロデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： プライバシー保護 ,  データ匿名化 ,  マイクロ凝集

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： マイクロデータ ,  近似 ,  集約