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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Advanced Information Networking and Applications >Ice and Fire: Quantifying the Risk of Re-identification and Utility in Data Anonymization
【24h】

Ice and Fire: Quantifying the Risk of Re-identification and Utility in Data Anonymization

机译：冰与火：量化数据匿名化中重新识别和使用的风险

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Data anonymization is required before a big-data business can run effectively without compromising the privacy of personal information it uses. It is not trivial to choose the best algorithm to anonymize some given data securely for a given purpose. In accurately assessing the risk of data being compromised, there needs to be a balance between utility and security. Therefore, using common pseudo microdata, we propose a competition for the best anonymization and re-identification algorithm. The paper addresses the aim of the competition, the target microdata, sample algorithms, utility and security metrics. The design of an evaluation platform is also considered.
机译：在使大数据业务有效运行而又不损害其使用的个人信息的私密性之前，需要对数据进行匿名处理。选择最佳算法为给定目的安全地对某些给定数据进行匿名处理并非易事。在准确评估数据遭到破坏的风险时，需要在实用程序和安全性之间取得平衡。因此，使用常见的伪微数据，我们提出了最佳匿名和重新识别算法的竞争。本文阐述了比赛的目的，目标微数据，样本算法，效用和安全性指标。还考虑了评估平台的设计。

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