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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Optimisation-Based Study of Data Privacy by Using PRAM

verfasst von : Jordi Marés, Vicenç Torra, Natalie Shlomo

Erschienen in: Advanced Research in Data Privacy

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Dissemination of data with sensitive information has an implicit risk of unauthorised disclosure. Several masking methods have been developed in order to protect the data without losing too much information. One of the methods is called the Post Randomisation Method (PRAM) which is based on perturbations according to a Markov probability transition matrix. However, the method has the drawback that it is difficult to find an optimal transition matrix to perform perturbations which maximise data utility. In this paper we present an study of data privacy from the point of view of optimisation using evolutionary algorithms to generate optimal probability transition matrices. Optimality is with respect to a pre-defined fitness function which aims to preserve several data protection properties such as data utility and disclosure risk. We also provide experimental results using real datasets in order to illustrate and empirically evaluate the application of this technique.

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Metadaten
Titel
Optimisation-Based Study of Data Privacy by Using PRAM
verfasst von
Jordi Marés
Vicenç Torra
Natalie Shlomo
Copyright-Jahr
2015
Buch
Advanced Research in Data Privacy

Print ISBN: 978-3-319-09884-5

Electronic ISBN: 978-3-319-09885-2

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-09885-2_6

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