Relevant bibliographies by topics / Anonymisation des graphes

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  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Book chapters

Academic literature on the topic 'Anonymisation des graphes'

Author: Grafiati
Published: 23 September 2022
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Anonymisation des graphes"

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Grau, Bernardo Cuenca, and Egor V. Kostylev. "Logical Foundations of Linked Data Anonymisation." Journal of Artificial Intelligence Research 64 (February 16, 2019): 253–314. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.11355.

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Abstract:
The widespread adoption of the Linked Data paradigm has been driven by the increasing demand for information exchange between organisations, as well as by regulations in domains such as health care and governance that require certain data to be published. In this setting, sensitive information is at high risk of disclosure since published data can be often seamlessly linkedwith arbitrary external data sources.In this paper we lay the logical foundations of anonymisation in the context of Linked Data. We consider anonymisations of RDF graphs (and, more generally, relational datasets with labell
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2

Mauw, Sjouke, Yunior Ramírez-Cruz, and Rolando Trujillo-Rasua. "Preventing active re-identification attacks on social graphs via sybil subgraph obfuscation." Knowledge and Information Systems 64, no. 4 (2022): 1077–100. http://dx.doi.org/10.1007/s10115-022-01662-z.

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Abstract:
AbstractActive re-identification attacks constitute a serious threat to privacy-preserving social graph publication, because of the ability of active adversaries to leverage fake accounts, a.k.a. sybil nodes, to enforce structural patterns that can be used to re-identify their victims on anonymised graphs. Several formal privacy properties have been enunciated with the purpose of characterising the resistance of a graph against active attacks. However, anonymisation methods devised on the basis of these properties have so far been able to address only restricted special cases, where the advers
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Jansen van Vuuren, Joey, Michael Moeti, Anna-Marie Jansen van Vuuren, and Makhulu Langa. "Security Model against private data sharing by Streaming (OTT) platforms using Generative Adversarial Networks." International Conference on Cyber Warfare and Security 20, no. 1 (2025): 284–94. https://doi.org/10.34190/iccws.20.1.3245.

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Abstract:
The expansion of television streaming services has transformed media consumption, providing unparalleled convenience and access to content. Streamers frequently gather comprehensive user data, encompassing viewing patterns, individual preferences, and financial details. This data can be commercialised via collaborations with external advertisers and data brokers, thereby engendering considerable privacy violations, identity theft, and user confidence deterioration. Generative Adversarial Networks (GANs) present a promising method for improving detection techniques of data transmitted to third
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Bartliff, Zoe, Yunhyong Kim, and Frank Hopfgartner. "Towards privacy-aware exploration of archived personal emails." International Journal on Digital Libraries, February 21, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/s00799-024-00394-5.

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Abstract:
AbstractThis paper examines how privacy measures, such as anonymisation and aggregation processes for email collections, can affect the perceived usefulness of email visualisations for research, especially in the humanities and social sciences. The work is intended to inform archivists and data managers who are faced with the challenge of accessioning and reviewing increasingly sizeable and complex personal digital collections. The research in this paper provides a focused user study to investigate the usefulness of data visualisation as a mediator between privacy-aware management of data and
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Cuenca Grau, Bernardo, and Egor Kostylev. "Logical Foundations of Privacy-Preserving Publishing of Linked Data." Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 30, no. 1 (2016). http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v30i1.10105.

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Abstract:
The widespread adoption of Linked Data has been driven by the increasing demand for information exchange between organisations, as well as by data publishing regulations in domains such as health care and governance. In this setting, sensitive information is at risk of disclosure since published data can be linked with arbitrary external data sources. In this paper we lay the foundations of privacy-preserving data publishing (PPDP) in the context of Linked Data. We consider anonymisations of RDF graphs (and, more generally, relational datasets with labelled nulls) and define notions of safe an
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6

Scheliga, Bernhard, Milan Markovic, Helen Rowlands, Artur Wozniak, Katie Wilde, and Jessica Butler. "Data provenance tracking and reporting in a high-security digital research environment." International Journal of Population Data Science 7, no. 3 (2022). http://dx.doi.org/10.23889/ijpds.v7i3.1909.

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Abstract:
ObjectiveTo protect privacy, routinely-collected data are processed and anonymised by third parties before being used for research. However, the methods used to do this are rarely shared, leaving the resulting research difficult to evaluate and liable to undetected errors. Here, we present a provenance-based approach for documenting and auditing such methods.
 ApproachWe designed the Safe Haven Provenance (SHP) ontology for representing provenance information about data, users, and activities within high-security environments as knowledge graphs. The work was based on a case study of the
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AlShuhail, Asma, and Jianhua Shao. "Semantic Attack on Disassociated Transaction Data." SN Computer Science 4, no. 4 (2023). http://dx.doi.org/10.1007/s42979-023-01781-6.

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Abstract:
AbstractAccessing and sharing information, including personal data, has become easier and faster than ever because of the Internet. Therefore, businesses have started to take advantage of the availability of data by gathering, analysing, and utilising individuals’ data for various purposes, such as developing data-driven products and services that can help improve customer satisfaction and retention, and lead to better healthcare and well-being provisions. However, analysing these data freely may violate individuals’ privacy. This has prompted the development of protection methods that can det
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Dissertations / Theses on the topic "Anonymisation des graphes"

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Taki, Sara. "Anonymisation de données liées en utilisant la confidentialité différentielle." Electronic Thesis or Diss., Bourges, INSA Centre Val de Loire, 2023. http://www.theses.fr/2023ISAB0009.

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Abstract:
Cette thèse étudie le problème de la protection de la vie privée dans le LinkedOpen Data (ou « LOD », en français « web des données ouvertes » ou encore « donnéesliées ouvertes »). Ce travail se situe à l’intersection d’une longue série de travaux sur laconfidentialité des données et le LOD. Notre objectif est d’étudier l’impact des aspectssémantiques sur la publication des données et sur les fuites éventuelles d’information.Nous considérons RDF comme le format de représentation du LOD et la confidentialitédifférentielle (DP) comme le principal critère de protection de la vie privée. La DP a é
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Maag, Maria Coralia Laura. "Apprentissage automatique de fonctions d'anonymisation pour les graphes et les graphes dynamiques." Thesis, Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066050/document.

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Abstract:
La confidentialité des données est un problème majeur qui doit être considéré avant de rendre publiques les données ou avant de les transmettre à des partenaires tiers avec comme but d'analyser ou de calculer des statistiques sur ces données. Leur confidentialité est principalement préservée en utilisant des techniques d'anonymisation. Dans ce contexte, un nombre important de techniques d'anonymisation a été proposé dans la littérature. Cependant, des méthodes génériques capables de s'adapter à des situations variées sont souhaitables. Nous adressons le problème de la confidentialité des donné
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Maag, Maria Coralia Laura. "Apprentissage automatique de fonctions d'anonymisation pour les graphes et les graphes dynamiques." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2015. http://www.theses.fr/2015PA066050.

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Abstract:
La confidentialité des données est un problème majeur qui doit être considéré avant de rendre publiques les données ou avant de les transmettre à des partenaires tiers avec comme but d'analyser ou de calculer des statistiques sur ces données. Leur confidentialité est principalement préservée en utilisant des techniques d'anonymisation. Dans ce contexte, un nombre important de techniques d'anonymisation a été proposé dans la littérature. Cependant, des méthodes génériques capables de s'adapter à des situations variées sont souhaitables. Nous adressons le problème de la confidentialité des donné
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Alchicha, Élie. "Confidentialité Différentielle et Blowfish appliquées sur des bases de données graphiques, transactionnelles et images." Thesis, Pau, 2021. http://www.theses.fr/2021PAUU3067.

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Abstract:
Les données numériques jouent un rôle crucial dans notre vie quotidienne en communiquant, en enregistrant des informations, en exprimant nos pensées et nos opinions et en capturant nos moments précieux sous forme d'images et de vidéos numériques. Les données numériques présentent d'énormes avantages dans tous les aspects de la vie moderne, mais constituent également une menace pour notre vie privée. Dans cette thèse, nous considérons trois types de données numériques en ligne générées par les utilisateurs des médias sociaux et les clients du commerce électronique : les graphiques, les transact
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Delanaux, Rémy. "Intégration de données liées respectueuse de la confidentialité." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSE1303.

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Abstract:
La confidentialité des données personnelles est un souci majeur et un problème peu étudié pour la publication de données dans le Web des données ouvertes (ou LOD cloud, pour Linked Open Data cloud) . Ce nuage formé par le LOD est un réseau d'ensembles de données interconnectés et accessibles publiquement sous la forme de graphes de données modélisés dans le format RDF, et interrogés via des requêtes écrites dans le langage SPARQL. Ce cadre très standardisé est très utilisé de nos jours par des organismes publics et des entreprises. Mais certains acteurs notamment du secteur privé sont toujours
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Book chapters on the topic "Anonymisation des graphes"

1

Alamán Requena, Guillermo, Rudolf Mayer, and Andreas Ekelhart. "Anonymisation of Heterogeneous Graphs with Multiple Edge Types." In Lecture Notes in Computer Science. Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-12423-5_10.

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