Increasing polynomial regression complexity for data anonymization

J. Nin*, Jordi Pont-Tuset, Pau Medrano-Gracia, Josep L. Larriba-Pey, Victor Muntés-Mulero

*Autor corresponent d’aquest treball

Producció científica: Capítol de llibreContribució a congrés/conferènciaAvaluat per experts

1 Citació (Scopus)

Resum

Pervasive computing and the increasing networking needs usually demand from publishing data without revealing sensible information. Among several data protection methods proposed in the literature, those based on linear regression are widely used for numerical data. However, no attempts have been made to study the effect of using more complex polynomial regression methods. In this paper, we present PoROP-k, a family of anonymizing methods able to protect a data set using polynomial regressions. We show that PoROP-k not only reduces the loss of information, but it also obtains a better level of protection compared to previous proposals based on linear regressions.

Idioma originalAnglès
Títol de la publicacióProceedings The 2007 International Conference on Intelligent Pervasive Computing, IPC 2007
Pàgines29-34
Nombre de pàgines6
DOIs
Estat de la publicacióPublicada - 2007
Publicat externament
Esdeveniment2007 International Conference on Intelligent Pervasive Computing, IPC 2007 - Jeju Island, Korea, Republic of
Durada: 11 d’oct. 200713 d’oct. 2007

Sèrie de publicacions

NomProceedings The 2007 International Conference on Intelligent Pervasive Computing, IPC 2007

Conferència

Conferència2007 International Conference on Intelligent Pervasive Computing, IPC 2007
País/TerritoriKorea, Republic of
CiutatJeju Island
Període11/10/0713/10/07

Fingerprint

Navegar pels temes de recerca de 'Increasing polynomial regression complexity for data anonymization'. Junts formen un fingerprint únic.

Com citar-ho