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- Originaltitel:
- Practical Approaches to the Truthful Anonymization of Microdata
- Übersetzter Titel:
- Praktikable Ansätze für die wahrheitserhaltende Anonymisierung von Mikrodaten
- Autor:
- Bild, Raffael Manuel
- Jahr:
- 2025
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Institution:
- Informatik 31 - Lehrstuhl für Artificial Intelligence in Healthcare and Medicine (Prof. Rückert)
- Betreuer:
- Boeker, Martin (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Boeker, Martin (Prof. Dr.); Kohlbacher, Oliver (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik
- Stichworte:
- anonymization, truthful, microdata, differential privacy, numeric, floating-point
- Übersetzte Stichworte:
- Anonymisierung, wahrheitserhaltend, Mikrodaten, Differential Privacy, numerisch, Fließkomma
- TU-Systematik:
- DAT 700; MED 370; MED 230
- Kurzfassung:
- This dissertation presents scientific contributions from the field of truthful microdata anonymization. They include a practical anonymization algorithm providing differential privacy, multiple optimizations for protecting numeric attributes in an efficient manner, and an analysis of the negative impacts of floating-point rounding errors on the degree of protection provided by implementations of several anonymization methods as well as a reliable computing framework to mitigate these impacts.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Diese Dissertation präsentiert Ergebnisse aus dem Gebiet der wahrheitserhaltenden Mikrodatenanonymisierung. Sie umfassen einen praktikablen Algorithmus, der Differential Privacy gewährleistet, verschiedene Optimierungen für den effizienten Schutz numerischer Attribute und eine Analyse der negativen Auswirkungen von Gleitkomma-Rundungsfehlern auf die Schutzgarantien von Implementierungen verschiedener Anonymisierungsmethoden, sowie ein Berechnungsframework, um diese Auswirkungen zu vermeiden.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1733558
- Eingereicht am:
- 31.01.2024
- Mündliche Prüfung:
- 22.01.2025
- Dateigröße:
- 3623379 bytes
- Seiten:
- 132
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250122-1733558-0-4
- Letzte Änderung:
- 21.02.2025
BibTeX
Vorkommen:
- mediaTUM GesamtbestandHochschulbibliographie2025SchoolsTUM School of Computation, Information and TechnologyInformatik 31 - Lehrstuhl für Artificial Intelligence in Healthcare and Medicine (Prof. Rückert)
- mediaTUM GesamtbestandElektronische PrüfungsarbeitenSchoolTUM School of Computation, Information and Technology