基于本体的数据匿名化值泛化层次质量评估
数据库
2015-03-09 v1
摘要
在隐私保护数据发布中，使用值泛化层次(Value Generalization Hierarchies, VGHs)的方法构成了一类重要的匿名化算法。VGHs在已发布数据集的效用中起着关键作用，因为它们决定了数据匿名化的进行方式。对于分类属性，为了保持较高效用，必须保留原始数据的语义。尽管如此，在VGHs的规范中并未正式考虑语义。此外，尚无方法允许用户评估其VGH的质量。本文中，我们提出一种基于本体的度量方案，从语义一致性和分类组织方面定量评估VGHs的质量，旨在产生更高质量的匿名化。通过一个案例研究，我们展示了该评估方案如何用于比较多个VGHs的质量，并有助于识别有缺陷的VGHs。
引用
@article{arxiv.1503.01812,
title = {Ontology-Based Quality Evaluation of Value Generalization Hierarchies for Data Anonymization},
author = {Vanessa Ayala-Rivera and Patrick McDonagh and Thomas Cerqueus and Liam Murphy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1503.01812},
year = {2015}
}
备注
18 pages, 7 figures, presented in the Privacy in Statistical Databases Conference 2014 (Ibiza, Spain)