Seminario: “Generalizzazione di quasi-identifier negli Open Data. Approccio locale operando sui singleton ” di Matteo Pastore

Abstract: " Il governo è spronato a pubblicare Open Data per garantire trasparenza, ma deve assicurarsi che la privacy degli individui non venga compromessa. Analizzando open dataset contenenti informazioni relative alle patenti e pubblicati dal governo italiano, il ben noto quasi-identifier (data di nascita, sesso, comune di residenza) espone fino al 2% di singleton, cioè tuple univocamente determinate, in dataset già anonimizzati. Per proteggere ulteriormente questi dataset, ho analizzato quale attributo (o combinazione di attributi) deve essere generalizzato per raggiungere il minor numero di singleton, minimizzando il numero di righe modificate e / o rimosse. I test effettuati dimostrano che generalizzando solo le righe corrispondenti ai singleton, si ottengono quasi 0 singleton modificando solo il 2% di righe."