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2005 | OriginalPaper | Chapter

k-Anonymous Patterns

Authors : Maurizio Atzori, Francesco Bonchi, Fosca Giannotti, Dino Pedreschi

Published in: Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2005

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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It is generally believed that data mining results do not violate the

anonymity

of the individuals recorded in the source database. In fact, data mining models and patterns, in order to ensure a required statistical significance, represent a large number of individuals and thus conceal individual identities: this is the case of the minimum support threshold in association rule mining. In this paper we show that this belief is ill-founded. By shifting the concept of

k-anonymity

from data to patterns, we formally characterize the notion of a threat to anonymity in the context of pattern discovery, and provide a methodology to efficiently and effectively identify all possible such threats that might arise from the disclosure of a set of extracted patterns.

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Metadata
Title
k-Anonymous Patterns
Authors
Maurizio Atzori
Francesco Bonchi
Fosca Giannotti
Dino Pedreschi
Copyright Year
2005
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11564126_7

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