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Big Data K-Anonymizing by Parallel Semantic Micro-Aggregation

机译:大数据K并行语义微聚合匿名化

摘要

Provided is a method for anonymizing datasets having sensitive information, including the steps of determining a dataset of records to be assigned to aggregation clusters; computing an average record of the dataset on the basis of a predefined repetition counter; finding a most distant first record to the average record using a distance measure; finding a most distant second record from the first record using the distance measure; forming a first aggregation cluster around the first record and a second aggregation cluster around the second record; and generating a new dataset by subtracting the first cluster and the second cluster from the previous dataset.
机译:提供了一种使具有敏感信息的数据集匿名化的方法,包括确定要分配给聚合群集的记录的数据集的步骤;根据预定义的重复计数器计算数据集的平均记录;使用距离测度找到距离平均记录最远的第一记录;使用距离量度从第一条记录中查找最远的第二条记录;围绕第一记录形成第一聚集簇,围绕第二记录形成第二聚集簇;并通过从先前的数据集中减去第一个聚类和第二个聚类来生成新的数据集。

著录项

  • 公开/公告号US2019213357A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-07-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT;

    申请/专利号US201616323865

  • 申请日2016-08-10

  • 分类号G06F21/62;G06F16/906;G06F16/901;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:12:35

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