Godkända
Anonym publicering av envariabla tidsserier: Med fokus på (k,P)-anonymitet
Erik Wik (2014)
Start
2019-01-21
Presentation
2019-12-19 13:15
Plats:
E:2349
Avslutat:
2020-01-20
Examensrapport:
Sammanfattning
Anonymisering av tidsserier är en svår uppgift, eftersom det kan finnas mycket privat information där som från början inte är uppenbart. Av den anledningen kan det vara önskevärt att anonymisera utefter etablerade privatisering garantier. Dock finns det alltid en balans som måste hittas mellan privatisering och minimering av informationsförluster. I det här exjobbet utförs en undersökning om hur tidsserier i en variabel kan skyddas. Störst fokus kommer läggas på att försöka publisera anonymiserade tidsserier från individuella användare, men även metoder för anonymisering av aggregerad data och borttagning av känslig data kommer undersökas. Det görs för att få en bättre översikt över hur en specific blodsocker-relaterad databas kan anonymiseras. Den största bedriften i det här examensarbetet är implementationen av PC-KAPRA, en ny utvigning av KAPRA algoritmen, som publiserar data med (k,P)-anonymitet. Resultatet visar att PC-KAPRA erbjuder en stor förbättring när det kommer till att behålla information om mönster i tidsserier jämfört med KAPRA. Dessutom publiserar den data som skulle kunna anses vara kvalitativt användbar.
Handledare: Peter Blomqvist (Sony Mobile Communications) och Christian Gehrmann (EIT)
Examinator: Thomas Johansson (EIT)