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A Framework for Privacy-Preserving Data Publishing with Enhanced Utility for Cyber-Physical Systems

机译：带有用于网络物理系统的增强实用程序的隐私保护数据发布框架

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Cyber-physical systems have enabled the collection of massive amounts of data in an unprecedented level of spatial and temporal granularity. Publishing these data can prosper big data research, which, in turn, helps improve overall system efficiency and resiliency. The main challenge in data publishing is to ensure the usefulness of published data while providing necessary privacy protection. In our previous work (Jia et al. 2017a), we presented a privacy-preserving data publishing framework (referred to as PAD hereinafter), which can guarantee k-anonymity while achieving better data utility than traditional anonymization techniques. PAD learns the information of interest to data users or features from their interactions with the data publishing system and then customizes data publishing processes to the intended use of data. However, our previous work is only applicable to the case where the desired features are linear in the original data record. In this article, we extend PAD to nonlinear features. Our experiments demonstrate that for various data-driven applications, PAD can achieve enhanced utility while remaining highly resilient to privacy threats.
机译：网络物理系统已经能够以前所未有的空间和时间粒度收集大量数据。发布这些数据可以促进大数据研究的发展，进而有助于提高整体系统的效率和弹性。数据发布的主要挑战是在提供必要的隐私保护的同时，确保发布数据的有用性。在我们之前的工作中（Jia et al.2017a），我们提出了一个保护隐私的数据发布框架（以下简称PAD），该框架可以保证k-匿名性，同时实现比传统匿名技术更好的数据实用性。 PAD从数据用户或功能部件与数据发布系统的交互中了解他们感兴趣的信息，然后根据数据的预期用途定制数据发布过程。但是，我们以前的工作仅适用于原始数据记录中所需特征为线性的情况。在本文中，我们将PAD扩展到非线性特征。我们的实验表明，对于各种数据驱动的应用程序，PAD可以提高实用性，同时对隐私威胁保持高度的弹性。

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