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1. (WO2018028783) BIG DATA K-ANONYMIZING BY PARALLEL SEMANTIC MICRO-AGGREGATION
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Pub. No.:    WO/2018/028783    International Application No.:    PCT/EP2016/069081
Publication Date: 15.02.2018 International Filing Date: 10.08.2016
IPC:
G06F 21/62 (2013.01)
Applicants: SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT [DE/DE]; Werner-von-Siemens-Straße 1 80333 München (DE)
Inventors: MOCK, Michael; (DE).
HAPFELMEIER, Andreas; (DE).
IMIG, Mike; (DE)
Priority Data:
Title (EN) BIG DATA K-ANONYMIZING BY PARALLEL SEMANTIC MICRO-AGGREGATION
(FR) K-ANONYMISATION DE DONNÉES VOLUMINEUSES PAR MICRO-AGRÉGATION SÉMANTIQUE PARALLÈLE
Abstract: front page image
(EN)The present invention relates to a method for anonymizing datasets having sensitive information, comprising the steps of determining a dataset (R) of records (x) to be assigned to aggregation clusters (CLS); computing an average record ( x̅ ) of the dataset (R) on the basis of a predefined repetition counter; finding a most distant first record ( xr ) to the average record ( x̅ ) using a distance measure (dm); finding a most distant second record ( xs ) from the first record ( xr ) using the distance measure (dm); forming a first aggregation cluster (cls1) around the first record ( xr ) and a second aggregation cluster (cls2) around the second record ( xs ); and generating a new dataset (R) by subtracting the first cluster (cls1) and the second cluster (cls2) from the previous dataset (R).
(FR)La présente invention concerne un procédé d'anonymisation d'ensembles de données ayant des informations sensibles, comprenant les étapes consistant à : déterminer un ensemble de données (R) d'enregistrements (x) à attribuer à des groupes d'agrégation (CLS); calculer un enregistrement moyen (x̅ ) de l'ensemble de données (R) sur la base d'un compteur de répétition prédéfini ; trouver un premier enregistrement le plus distant (xr) à l'enregistrement moyen (x̅ ) à l'aide d'une mesure de distance (dm); trouver un second enregistrement le plus distant (xs) à partir du premier enregistrement (xr) à l'aide de la mesure de distance (dm); former un premier groupe d'agrégation (cls1) autour du premier enregistrement (xr) et un second groupe d'agrégation (cls2) autour du second enregistrement (xs); et générer un nouvel ensemble de données (R) par soustraction du premier groupe (cls1) et du second groupe (cls2) à partir de l'ensemble de données précédent (R).
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)