电子商务世界中的隐私与保密：数据挖掘、数据仓库、匹配与披露限制
统计理论
2007-06-13 v1 统计理论
摘要
电子商务的不断扩张与在线数据库的广泛可得性引发了许多关于隐私丧失的担忧以及诸多统计挑战。即便有加密及其他针对单个数据库的名义保护形式，我们仍需要防止通过跨多个数据库的联系而侵犯隐私。这些问题与在国土安全背景下出现并受到一定关注的那些问题相类似。继 2001 年 9 月 11 日事件之后，美国及其他地方高度关注利用多个政府与私人数据库来识别未来可能的袭击实施者，并且联邦政府数据挖掘活动空前扩张，其中许多涉及包含个人信息的数据库。我们概述了一些已提出的搜索多个数据库且据称不违背对数据所涉个人保密承诺的提案。我们也探讨它们与隐私保护数据挖掘相关文献的联系。特别地，我们聚焦于跨数据库匹配问题以及“选择性揭示”概念及其对保密的影响。
引用
@article{arxiv.math/0609288,
title = {Privacy and Confidentiality in an e-Commerce World: Data Mining, Data Warehousing, Matching and Disclosure Limitation},
author = {Stephen E. Fienberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0609288},
year = {2007}
}
备注
Published at http://dx.doi.org/10.1214/088342306000000240 in the Statistical Science (http://www.imstat.org/sts/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)