(k, e)-anonymous for ordinal data
© 2015 IEEE. Currently, the data can be gathered, analyzed, and utilized easier than ever with the aiding of Big Data technologies such as mobile devices, elastic computing platform, or convenient software tools. Thus, privacy of such data could become a bigger issue as well. In this paper, we propo...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Surapon Riyana, Nattapon Harnsamut, Torsak Soontornphand, Juggapong Natwichai |
---|---|
التنسيق: | وقائع المؤتمر |
منشور في: |
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84964928536&origin=inward http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/54311 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
(k, e)-anonymous for ordinal data
بواسطة: Surapon Riyana, وآخرون
منشور في: (2018) -
Privacy preservation for trajectory data publishing by look-up table generalization
بواسطة: Nattapon Harnsamut, وآخرون
منشور في: (2018) -
Privacy preservation for re-publication data by using probabilistic graph
بواسطة: Pachara Tinamas, وآخرون
منشور في: (2020) -
Privacy preservation based on full-domain generalization for incremental data publishing
بواسطة: Torsak Soontornphand, وآخرون
منشور في: (2018) -
An efficient algorithm for incremental privacy breach on (k, e)-anonymous model
بواسطة: Bowonsak Srisungsittisunti, وآخرون
منشور في: (2018)