Digital Watermarking for Anonymized Data With Low Information Loss

计算机科学 数字水印 元组 信息敏感性 数据发布 失真(音乐) 数据挖掘 信息隐私 光学(聚焦) 嵌入 鉴定(生物学) 数字数据 数据共享 数据匿名化 弦(物理) 情报检索 计算机安全 人工智能 图像(数学) 出版 数据传输 数学 植物 物理 医学 政治学 生物 数学物理 光学 病理 带宽(计算) 计算机网络 放大器 法学 离散数学 替代医学
作者
Yuichi Nakamura,Hiroaki Nishi
出处
期刊:IEEE Access [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:9: 130570-130585 被引量:3
标识
DOI:10.1109/access.2021.3110984
摘要

At present, massive amounts of data are utilized for artificial intelligence technologies such as machine learning and deep learning. However, these data must be utilized carefully while preserving data privacy. Data anonymization is a technique enabling both data mining and privacy protection, preventing the identification of individuals by generalizing the data to include multiple records with the same values. In this study, we consider a data-publishing infrastructure for personal data sharing. The infrastructure anonymizes data prior to publishing it to users for privacy protection; however, the problem of unauthorized republishing by malicious users must be considered. To address this issue, we studied digital watermarking methods that correlate data users with anonymized data. Our previous method embedded information indicating the original user to detect illegally republished data. However, this method did not focus on information loss. This study proposes another digital watermarking method for anonymized data that achieves low information loss. The proposed method replaces values in tuples to embed information. To reduce the information loss caused by the embedding, the proposed method selects replacement values from the candidates whose meanings are similar to the original. We propose the use of vector-conversion tables to select replacement values. The proposed method also extends the maximum length of the embedded bit string by embedding multiple bits into a single tuple. Moreover, we measured the tolerance to distortion attacks to evaluate the efficacy of the proposed method. The proposed method is non-blind, i.e., data prior to digital watermarking is required to perform extraction.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
老迟到的盼海完成签到,获得积分20
1秒前
可爱的函函应助Myrna采纳,获得10
2秒前
2秒前
大模型应助Lily采纳,获得10
2秒前
左左发布了新的文献求助10
2秒前
el完成签到,获得积分10
2秒前
WWWUBING完成签到,获得积分10
3秒前
橙子发布了新的文献求助30
6秒前
慕青应助Amen采纳,获得10
6秒前
7秒前
可爱的函函应助甜甜沛蓝采纳,获得10
7秒前
英姑应助星期八采纳,获得10
7秒前
南兮完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
小二郎应助忧郁的灵竹采纳,获得10
8秒前
刘浩然完成签到,获得积分10
10秒前
12秒前
12秒前
12秒前
东耦完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
cyan完成签到,获得积分10
14秒前
zzzzzzzz完成签到,获得积分20
17秒前
FunHigh发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
18秒前
shunli完成签到,获得积分10
18秒前
WenjingziWang完成签到,获得积分10
18秒前
Amen发布了新的文献求助10
19秒前
Taemy完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
20秒前
佳琳有乐完成签到,获得积分10
21秒前
爆米花应助澡雪采纳,获得10
22秒前
星期八发布了新的文献求助10
22秒前
22秒前
元元发布了新的文献求助10
23秒前
梦蝴蝶完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
xrc关注了科研通微信公众号
25秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Effective Learning and Mental Wellbeing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3975836
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520174
关于积分的说明 11201364
捐赠科研通 3256576
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798362
邀请新用户注册赠送积分活动 877539
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806426