論文の概要: Comparison of machine learning models applied on anonymized data with
different techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07415v1
- Date: Fri, 12 May 2023 12:34:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-15 13:10:52.460372
- Title: Comparison of machine learning models applied on anonymized data with
different techniques
- Title（参考訳）: 匿名化データと異なる手法を用いた機械学習モデルの比較
- Authors: Judith S\'ainz-Pardo D\'iaz and \'Alvaro L\'opez Garc\'ia
- Abstract要約: 分類目的に現在使われている4つの古典的機械学習手法を,匿名化手法の関数として解析し,それぞれが選択したパラメータについて検討した。
これらのモデルの性能は、k-匿名性に対するkの値の変化と、$ell$-diversity、t-closeness、$delta$-disclosure privacyなどの追加ツールがよく知られたアダルトデータセットにデプロイされるときにも検討される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Anonymization techniques based on obfuscating the quasi-identifiers by means
of value generalization hierarchies are widely used to achieve preset levels of
privacy. To prevent different types of attacks against database privacy it is
necessary to apply several anonymization techniques beyond the classical
k-anonymity or $\ell$-diversity. However, the application of these methods is
directly connected to a reduction of their utility in prediction and decision
making tasks. In this work we study four classical machine learning methods
currently used for classification purposes in order to analyze the results as a
function of the anonymization techniques applied and the parameters selected
for each of them. The performance of these models is studied when varying the
value of k for k-anonymity and additional tools such as $\ell$-diversity,
t-closeness and $\delta$-disclosure privacy are also deployed on the well-known
adult dataset.
- Abstract（参考訳）: 値一般化階層による準識別器の難読化に基づく匿名化手法は,プライバシの事前設定レベルを達成するために広く用いられている。
データベースのプライバシーに対するさまざまな種類の攻撃を防止するには、古典的なk匿名性や$\ell$-diversity以上の匿名化技術を適用する必要がある。
しかし,これらの手法の応用は,予測・意思決定タスクにおける有用性の低減と直接的に結びついている。
本研究では,4つの古典的機械学習手法を分類目的に用いて,匿名化手法の関数として結果を解析し,それぞれが選択したパラメータについて検討する。
これらのモデルの性能は、k匿名性のk値を変更する際に研究され、有名な成人データセット上には、$\ell$-diversity、t-closeness、$\delta$-disclosure privacyなどの追加ツールもデプロイされる。
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