OAN: aykırı kayıt yönelimli fayda temelli mahremiyet koruma modeli
Öz
Veri mahremiyeti, mahremiyet riskleri ile veriden sağlanan fayda arasındaki en iyi dengeyi bulmaya çalışan zor bir problemdir. Anonimleştirme, veri mahremiyetinin sağlanmasında yaygın olarak kullanılan fayda temelli çözümlerin başında gelir. Mahremiyet risklerini arttıran ve veri faydasını olumsuz etkileyen aykırı kayıtların anonimleştirme sürecinde yönetilmesi gerekir. Geleneksel yaklaşımlarda aykırı kayıtlar, anonimleştirme sonrası tespit edilerek mahremiyet risklerini düşürmek amacıyla yayınlanacak veri kümesinden kısmen veya tamamen çıkarılır. Aykırı kayıtların yayınlanacak veri kümesinden çıkarılması veriden elde edilecek toplam veri faydasını düşürürken, bu kayıtların anonimleştirme sonrası tespit edilmesi ise hesaplama maliyetini arttırır. Bu çalışmada, aykırı kayıtları anonimleştirme öncesi tespit ederek hesaplama maliyetini düşüren ve tüm kayıtları kullanarak veri faydasını arttıran aykırı kayıt yönelimli fayda temelli OAN adı verilen yeni bir mahremiyet koruma modeli önerilmiştir. OAN modelinin hesaplama maliyeti açısından etkin bir çözüm olduğu, fayda temelli geliştirilen ilk modelle kıyaslanarak gösterilmiştir. Yapılan deneysel çalışmalara göre, önerilen modelin veri mahremiyetini koruyarak toplam veri faydasını arttırdığı gözlemlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- 1. Sweeney L. Simple demographics often identify people uniquely. https://dataprivacylab.org. Yayın tarihi 2000. Erişim tarihi Mart 19, 2018.
- 2. Machanavajjhala A., Gehrke J., Kifer D., Venkitasubramaniam M., l-diversity: Privacy beyond k-anonymity, IEEE International Conference on Data Engineering, Atlanta-ABD, 24-24, 3-8 Nisan, 2006.
- 3. Motwani R., Nabar S.U., Anonymizing unstructured data, arXiv:0810.5582, 2008.
- 4. Fung B.C.M, Wang K., Fu A.W., Yu P.S., Introduction to Privacy-preserving Data Publishing: Concepts and Techniques, CRC Press, 2010.
- 5. Majeed A., Attribute-centric Anonymization Scheme for Improving User Privacy and Utility of Publishing e-health Data, Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, basımda, 2018.
- 6. Ramana K.V., Kumari V.V., Raju K., Impact of Outliers on Anonymized Categorical Data, International Conference on Advances in Digital Image Processing and Information Technology, Tirunelveli-Hindistan, 326-335, 23-25 Eylül, 2011.
- 7. Wang H.W., Liu R., Hiding Distinguished Ones into Crowd: Privacy-preserving Publishing Data with Outliers, International Conference on Extending Database Technology: Advances in Database Technology, Saint-Petersburg-Russian, 624-635, 23-26 Mart, 2009.
- 8. Wang H.W., Liu R., Hiding Outliers into Crowd: Privacy-preserving Data Publishing with Outliers, Data & Knowledge Engineering, 100, 94-115, 2015.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Yavuz Canbay
*
0000-0003-2316-7893
Türkiye
Yılmaz Vural
Bu kişi benim
0000-0002-2858-5448
Türkiye
Şeref Sağıroğlu
0000-0003-0805-5818
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
25 Ekim 2019
Gönderilme Tarihi
4 Ekim 2018
Kabul Tarihi
6 Mart 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2020 Cilt: 35 Sayı: 1
Cited By
Derin Öğrenmede Diferansiyel Mahremiyet
ULUSLARARASI BİLGİ GÜVENLİĞİ MÜHENDİSLİĞİ DERGİSİ
https://doi.org/10.18640/ubgmd.750310