プロセスマイニングのためのイベントログの異なるプライベートリリース【JST・京大機械翻訳】

Elkoumy Gamal; Pankova Alisa; Dumas Marlon

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216219012788 整理番号：22P0025247

プロセスマイニングのためのイベントログの異なるプライベートリリース【JST・京大機械翻訳】

Differentially Private Release of Event Logs for Process Mining

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発行年： 2022年01月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年12月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

プロセスマイニング技術の適用性は,ビジネスプロセスの実行を捉えるイベントログのアベイラビリティをヒンジする。いくつかの使用事例では,特に顧客面プロセスを含む場合,これらのイベントログは個人情報を含む可能性がある。データ保護規制は,分析目的のためのそのようなイベントログの使用を制限する。これらの制約を回避する1つの方法は,匿名化ログを用いて個体が単一化できない程度にイベントログを匿名化することである。本論文では,匿名化ログの解放時に,攻撃者が元のログで表現された任意の個体を単一アウトする確率が,閾値以上によって増加しないことを保証するために,イベントログの匿名化の問題に取り組んだ。本論文は,対数でケースをサンプルして,上記のプライバシー保証を達成するために必要な範囲にノイズを付加する差動個人放出機構を提案する。本論文では,データユーティリティ損失と計算効率に関して14の実生活事象ログを用いた最先端の手法に対する提案手法の経験的比較について報告した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

データ保護 , その他の情報処理

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