Key points are not available for this paper at this time.
يتم جمع البيانات عن الأفراد والكيانات على نطاق واسع. يمكن أن تحتوي هذه البيانات على معلومات تحدد الهوية بشكل صريح (مثل رقم الضمان الاجتماعي). يمكن أن تحتوي البيانات أيضًا على أنواع أخرى من المعلومات الشخصية (مثل تاريخ الميلاد، الرمز البريدي، الجنس) التي يمكن أن تحدد الهوية عند ربطها مع مجموعات بيانات أخرى متاحة. غالبًا ما تتم مشاركة البيانات لأسباب تجارية أو قانونية. يتناول هذا البحث القضية المهمة للحفاظ على anonymity الأفراد أو الكيانات أثناء عملية disseminating البيانات. نستكشف الحفاظ على anonymity من خلال استخدام التعميمات والتخفيفات على الأجزاء التي قد تحدد الهوية من البيانات. نحن نمدد الأعمال السابقة في هذا المجال على الصعد المختلفة. أولاً، تُعتبر تلبية قيود الخصوصية مرتبطة بالاستخدام الخاص بالبيانات التي يتم نشرها. يتيح لنا ذلك تحسين عملية الحفاظ على الخصوصية للاستخدام المحدد. على وجه الخصوص، نستكشف تحويل الخصوصية في سياق تطبيقات تعدين البيانات مثل بناء نماذج التصنيف والانحدار. ثانيًا، تعمل دراستنا على تحسين الأساليب السابقة من خلال السماح بتعميمات أكثر مرونة للبيانات. أخيرًا، يتم دمج هذا مع استكشاف أكثر شمولًا لمساحة الحلول باستخدام إطار عمل الخوارزمية الجينية. تتيح لنا هذه الإضافات تحويل البيانات بحيث تكون أكثر فائدة للغرض المقصود منها مع تلبية قيود الخصوصية.
درس فيجاي س. أيينجار (الثلاثاء) هذا السؤال.