論文の概要: Multi-Layer Privacy-Preserving Record Linkage with Clerical Review based on gradual information disclosure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04178v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 14:18:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:17.641822
• Title: Multi-Layer Privacy-Preserving Record Linkage with Clerical Review based on gradual information disclosure
• Title（参考訳）: 段階的情報開示に基づくClerical Reviewによる多層プライバシ保存記録リンク
• Authors: Florens Rohde, Victor Christen, Martin Franke, Erhard Rahm,
• Abstract要約: プライバシ保護レコードリンク(PPRL)は機密情報のデータ統合タスクにおいて不可欠なコンポーネントである。 本稿では,多層能動学習プロセスを用いて,PPRLに聖職者レビューを統合する新しいプライバシ保護プロトコルを提案する。 実世界のデータセットに対する実験的な評価は、ラベル付けの労力の制限とプライバシーリスクによるリンク品質の大幅な改善を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2453705483335629
• License:
• Abstract: Privacy-Preserving Record linkage (PPRL) is an essential component in data integration tasks of sensitive information. The linkage quality determines the usability of combined datasets and (machine learning) applications based on them. We present a novel privacy-preserving protocol that integrates clerical review in PPRL using a multi-layer active learning process. Uncertain match candidates are reviewed on several layers by human and non-human oracles to reduce the amount of disclosed information per record and in total. Predictions are propagated back to update previous layers, resulting in an improved linkage performance for non-reviewed candidates as well. The data owners remain in control of the amount of information they share for each record. Therefore, our approach follows need-to-know and data sovereignty principles. The experimental evaluation on real-world datasets shows considerable linkage quality improvements with limited labeling effort and privacy risks.
• Abstract（参考訳）: プライバシ保護レコードリンク(PPRL)は機密情報のデータ統合タスクにおいて不可欠なコンポーネントである。 リンク品質は、それらに基づいてデータセットと(機械学習)アプリケーションの組み合わせのユーザビリティを決定する。 本稿では,多層能動学習プロセスを用いて,PPRLに聖職者レビューを統合した新しいプライバシ保護プロトコルを提案する。 不確実なマッチング候補は、人間および非ヒトのオラクルによって複数の層でレビューされ、記録ごとの開示情報量と総量を減らす。 予測は以前のレイヤを更新するために伝達されるため、非レビュー候補のリンク性能も改善される。 データ所有者は、レコードごとに共有する情報の量をコントロールする。 したがって、我々のアプローチは、必要な知識とデータ主権の原則に従う。 実世界のデータセットに対する実験的な評価は、ラベル付けの労力の制限とプライバシーリスクによるリンク品質の大幅な改善を示している。

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