論文の概要: $k$-Anonymity in Practice: How Generalisation and Suppression Affect
Machine Learning Classifiers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04763v1
- Date: Tue, 9 Feb 2021 11:28:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-10 14:50:16.025263
- Title: $k$-Anonymity in Practice: How Generalisation and Suppression Affect
Machine Learning Classifiers
- Title（参考訳）: k$-anonymity in practice: 一般化と抑圧が機械学習の分類器に与える影響
- Authors: Djordje Slijep\v{c}evi\'c, Maximilian Henzl, Lukas Daniel Klausner,
Tobias Dam, Peter Kieseberg, Matthias Zeppelzauer
- Abstract要約: 機械学習モデルの結果に異なる$k$匿名化アルゴリズムが与える影響について検討する。
我々の体系的評価は、より強い$k$匿名性制約により、分類性能は一般的に低下することを示している。
モンドリアンは、その後の分類において最も魅力的な性質を持つ方法とみなすことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4282642968872037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The protection of private information is a crucial issue in data-driven
research and business contexts. Typically, techniques like anonymisation or
(selective) deletion are introduced in order to allow data sharing, \eg\ in the
case of collaborative research endeavours. For use with anonymisation
techniques, the $k$-anonymity criterion is one of the most popular, with
numerous scientific publications on different algorithms and metrics.
Anonymisation techniques often require changing the data and thus necessarily
affect the results of machine learning models trained on the underlying data.
In this work, we conduct a systematic comparison and detailed investigation
into the effects of different $k$-anonymisation algorithms on the results of
machine learning models. We investigate a set of popular $k$-anonymisation
algorithms with different classifiers and evaluate them on different real-world
datasets. Our systematic evaluation shows that with an increasingly strong
$k$-anonymity constraint, the classification performance generally degrades,
but to varying degrees and strongly depending on the dataset and anonymisation
method. Furthermore, Mondrian can be considered as the method with the most
appealing properties for subsequent classification.
- Abstract（参考訳）: 個人情報保護は、データ駆動研究やビジネスコンテキストにおいて重要な課題です。
通常、匿名化や(選択的)削除のような技術は、共同研究におけるデータ共有を可能にするために導入される。
匿名化技術を使用する場合、$k$匿名性基準は最も人気があり、様々なアルゴリズムやメトリクスに関する多くの科学的出版物がある。
匿名化技術はしばしばデータの変更を必要とするため、基礎となるデータに基づいて訓練された機械学習モデルの結果に必ずしも影響する。
本研究では,異なる$k$匿名化アルゴリズムが機械学習モデルに与える影響について,体系的な比較と詳細な調査を行う。
我々は、異なる分類器を持つ一般的な$k$匿名化アルゴリズムのセットを調査し、それらを異なる実世界のデータセットで評価する。
体系的な評価から,k$-匿名性の制約がますます強くなるにつれて,分類性能は一般的に低下するが,データセットや匿名化手法によって大きく異なる程度に低下することが示された。
さらに、モンドリアンはその後の分類において最も魅力的な性質を持つ方法と見なすことができる。
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