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Disambiguation Data: Extracting Information from Anonymized Sources

机译:消歧数据:从匿名来源中提取信息

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摘要

Privacy protection is an important consideration when releasing medical databases to the research community. We show that while recent advances in anonymization algorithms provide increased levels of protection, it is still possible to calculate approximations to the original data set. In some cases, one can even uniquely reconstruct entries in a table before anonymization.
机译:向研究团体发布医学数据库时,隐私保护是重要的考虑因素。我们表明,尽管匿名算法的最新进展提供了更高级别的保护,但仍然有可能计算出原始数据集的近似值。在某些情况下,甚至可以在匿名之前唯一地重建表中的条目。

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