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Manos Katsomallos 2021-11-25 18:52:17 +01:00
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@ -9,12 +9,12 @@ Il est donc essentiel de concevoir des solutions qui non seulement garantissent
Dans cette thèse, nous étudions la littérature concernant la confidentialité des données dans la publication de données en continu, et rapportons les solutions proposées, avec un accent particulier sur les solutions concernant la localisation ou les données géo-référencées.
En fait, une multitude d'algorithmes ont été proposés pour la publication de données préservant la confidentialité, que ce soit pour des microdonnées ou des données statistiques.
Dans ce contexte, nous cherchons à offrir un guide qui permettrait aux lecteurs de choisir en conséquence le ou les algorithmes appropriés pour leur cas d'utilisation spécifique.
Nous donnons un aperçu des propriétés temporelles des algorithmes, e.g.,~s'ils fonctionnent sur des données infinies en temps réel, ou s'ils prennent en considération la dépendance des données existantes.
Nous donnons un aperçu des propriétés temporelles des algorithmes, par exemple, e.g.,~s'ils fonctionnent sur des données finies ou infinies, ou s'ils prennent en considération toute dépendance sous-jacente aux données.
Après avoir discuté de la littérature sur la publication continue des données, nous continuons à proposer un nouveau type de confidentialité des données, appelé \emph{confidentialité {\thething}}.
Après avoir discuté de la littérature sur la publication continue des données, nous proposons un nouveau type de confidentialité des données, appelé \emph{confidentialité {\thething}}.
Nous soutenons que dans la publication continue de données, les événements ne sont pas aussi importants en termes de confidentialité et, par conséquent, ils devraient affecter différemment le traitement préservant la confidentialité.
La confidentialité différentielle est un paradigme bien établi dans la publication de séries chronologiques préservant la confidentialité.
Différents schémas existent, protégeant soit un seul horodatage, soit toutes les données par utilisateur ou par fenêtre dans la série temporelle, considérant cependant tous les horodatages comme également significatifs.
Les schémas de confidentialité différentielle existants protègent soit un seul horodatage, soit toutes les données par utilisateur ou par fenêtre dans la série temporelle ; cependant, en considérant tous les horodatages comme également significatifs.
Le nouveau schéma que nous proposons, confidentialité {\thething}, est basé sur une confidentialité différentielle, mais prend également en compte les événements significatifs (\emph{\thethings}) dans la série chronologique et alloue le budget de confidentialité disponible en conséquence.
Nous concevons trois schémas de confidentialité qui garantissent la confidentialité {\thething} et les étendons davantage afin de fournir une protection de confidentialité plus robuste à l'ensemble {\thething}.
Nous évaluons notre proposition sur des ensembles de données réelles et synthétiques et évaluons l'impact sur l'utilité des données en mettant l'accent sur les situations en présence de corrélation temporelle.