事件数据分区对隐私友好流程发现的影响
密码学与安全
2025-07-09 v1 人工智能
数据库
摘要
信息系统支持业务流程的执行。这些执行的事件日志通常包含关于客户、患者和员工的敏感信息。相应的隐私挑战可以通过在保留足以进行流程发现实用性的同时对事件日志进行匿名化来解决。然而，在实用性和隐私性之间进行权衡困难：事件日志的复杂性越高，匿名化导致的实用性损失就越大。本文提出了一种将匿名化与事件数据分区相结合的流水线，其中利用事件抽象进行分区。通过利用事件抽象，事件日志可以被分割成多个部分，每个子日志可以单独进行匿名化。该流水线在保持隐私的同时减轻了实用性损失。为验证我们的ethods，我们研究了事件分区对两种匿名化技术的影响，使用三个真实世界的事件日志和两种流程发现技术。我们的结果表明，事件分区可以为基于直接跟随关系的匿名化技术带来流程发现实用性的改进。
引用
@article{arxiv.2507.06008,
title = {The Impact of Event Data Partitioning on Privacy-aware Process Discovery},
author = {Jungeun Lim and Stephan A. Fahrenkrog-Petersen and Xixi Lu and Jan Mendling and Minseok Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.06008},
year = {2025}
}