【2h】

Privacy-preserving heterogeneous health data sharing

机译:保留隐私的异构健康数据共享

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

ObjectivePrivacy-preserving data publishing addresses the problem of disclosing sensitive data when mining for useful information. Among existing privacy models, ε-differential privacy provides one of the strongest privacy guarantees and makes no assumptions about an adversary's background knowledge. All existing solutions that ensure ε-differential privacy handle the problem of disclosing relational and set-valued data in a privacy-preserving manner separately. In this paper, we propose an algorithm that considers both relational and set-valued data in differentially private disclosure of healthcare data.
机译:保持目标隐私性的数据发布解决了挖掘有用信息时泄露敏感数据的问题。在现有的隐私模型中,ε差异隐私提供了最强大的隐私保证之一,并且不对对手的背景知识进行任何假设。所有现有的确保ε差分隐私的解决方案都以隐私保护的方式分别处理公开关系数据和集合值数据的问题。在本文中,我们提出了一种算法,该算法在医疗数据的差异私有披露中同时考虑了关系数据和集合值数据。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号