Privacy-Preserving Collaborative Data Anonymization with Sensitive Quasi-Identifiers

2019

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/cmi48017.2019.8962140
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Collaborative anonymization deals with a group of respondents in a distributed environment. Unlike in centralized settings, no respondent is willing to reveal his or her records to any party due to the privacy concerns. This creates a challenge for anonymization, and it requires a level of trust among respondents. In this paper, we study a collaborative anonymization protocol that aims to increase the confidence of respondents during data collection. Unlike in existing works, our protocol does not reveal the complete set of quasi-identifier (QID) to the data collector (e.g., agency) before and after the data anonymization process. Because QID can be both sensitive values and identifying values, we allow the respondents to hide sensitive-QID attributes from other parties. Our protocol ensures that the desired protection level (i.e., k-anonymity) can be verified before the respondents submit their records to the agency. Furthermore, we allow honest respondents to indict a malicious agency if it modifies the intermediate results or not following the protocol faithfully.