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A Sampling-Based Method for Highly Efficient Privacy-Preserving Data PublicationUn Método Basado en Muestreo para la Publicación de Datos Preservando la Privacidad de Forma Altamente Eficiente

Resumen

La publicación de datos de múltiples colaboradores ha sido considerada durante mucho tiempo una tarea fundamental para el procesamiento de datos en diversos ámbitos. Ha sido tratada como un requisito previo destacado para habilitar técnicas de inteligencia artificial en redes inalámbricas. Con la aparición de dispositivos inteligentes y aplicaciones diversificados, los datos mantenidos por individuos se vuelven más ubicuos y no triviales para su publicación. En primer lugar, los datos son más privados y sensibles, ya que abarcan todos los aspectos de la vida diaria, desde los datos entrantes hasta los datos de estado físico. En segundo lugar, la publicación de dichos datos también consume ancho de banda, ya que es probable que se almacenen en dispositivos móviles. La privacidad diferencial local ha sido considerada un paradigma novedoso para esta publicación de datos distribuidos. Sin embargo, los trabajos existentes en su mayoría solicitan la codificación de contenidos en un espacio vectorial para su publicación, lo cual sigue siendo costoso en recursos de red. Por lo tanto, este trabajo propone un marco novedoso

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