Privacy-Constrained Relational Data Perturbation: An Empirical Evaluation

장덕연; 김민수; 정연돈

doi:10.3745/JIPS.04.0316

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장덕연 (고려대학교) 김민수 (고려대학교) 정연돈 (고려대학교)

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) Journal of Information Processing Systems Vol.20 No.4

발행연도: 2024.8

수록면: 524 - 534 (11page)

DOI: 10.3745/JIPS.04.0316

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The release of relational data containing personal sensitive information poses a significant risk of privacybreaches. To preserve privacy while publishing such data, it is important to implement techniques that ensureprotection of sensitive information. One popular technique used for this purpose is data perturbation, which ispopularly used for privacy-preserving data release due to its simplicity and efficiency. However, the dataperturbation has some limitations that prevent its practical application. As such, it is necessary to proposealternative solutions to overcome these limitations. In this study, we propose a novel approach to preserveprivacy in the release of relational data containing personal sensitive information. This approach addresses anintuitive, syntactic privacy criterion for data perturbation and two perturbation methods for relational datarelease. Through experiments with synthetic and real data, we evaluate the performance of our methods.

#Anonymization #Data Perturbation #Data Privacy #Personal Data Protection

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