Earticle

현재 위치 Home

k-anonymity Diagnosis Centre

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Security and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.3 No.1 (2009.01)바로가기
  • 페이지
    pp.47-63
  • 저자
    Mohammad Reza Zare Mirakabad, Aman Jantan, Stephane Bressan
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A103746

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Many efforts have been done in the field of privacy preservation to devise algorithms for data k-anonymization and l-diversification trying to protect privacy, by modification of data, for example. Fewer efforts have been made for devising techniques, tools and methodologies for investigation and evaluation of privacy risks. We are concerned about privacy diagnosis before starting protection. Actually we show privacy leakages threaten data publication. We introduce a Privacy Diagnosis Centre for this purpose. In this paper toward this diagnosis centre we focus on anonymity and, in particular, k-anonymity. Then we aim at k-anonymity diagnosis system. Such a system explores various questions about k-anonymity of data. “For which k is my data k-anonymous?”, “is my data sufficiently k-anonymous?”, “which subset and projection of data can be safely published to guarantee given k?”, “which information, if available from an outside source, threatens the k-anonymity of my data?” are examples of questions can be answered. We leverage two properties of k-anonymity that we express in the form of two lemmas. The first lemma is a monotonicity property that enables us to adapt the a-priori algorithm for k-anonymity. The second lemma, however, is a determinism property that enables us to devise an efficient algorithm for δ-suppression. We illustrate and empirically analyze the performance of the proposed algorithms.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Literature review
 3. Definitions of Important Terms
 4. Framework of the Problem
  4.1. What Questions Can be Asked?
  4.2. Measuring k-anonymity given a quasi identifier S (Question 2)
  4.3. Finding the largest quasi identifiers S that respect a given k-anonymity (Question 3)
  4.4. Measuring k-anonymity of all combination of attributes
  4.5. Measuring k-anonymity given a quasi identifier S and a maximum suppression threshold δ (Question 6)
 5. Example
 6. Case
 7. Performance Evaluation
 8. Conclusion and Future Works
 9. References

저자

  • Mohammad Reza Zare Mirakabad [ Universiti Sains Malaysia ]
  • Aman Jantan [ Universiti Sains Malaysia ]
  • Stéphane Bressan [ National University of Singapore ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Security and Its Applications
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9976
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Security and Its Applications Vol.3 No.1

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장