|
PRETSA: Event log sanitization for privacy-aware process discovery
Fahrenkrog-Petersen, Stephan A.
;
Aa, Han van der
;
Weidlich, Matthias
|
DOI:
|
https://doi.org/10.1109/ICPM.2019.00012
|
|
URL:
|
https://ieeexplore.ieee.org/document/8786060
|
|
Dokumenttyp:
|
Konferenzveröffentlichung
|
|
Erscheinungsjahr:
|
2019
|
|
Buchtitel:
|
2019 International Conference on Process Mining : Aachen, Germany, 24-26 June 2019, proceedings
|
|
Seitenbereich:
|
1-8
|
|
Veranstaltungstitel:
|
ICPM 2019
|
|
Veranstaltungsort:
|
Aachen, Germany
|
|
Veranstaltungsdatum:
|
24.-26.06.2019
|
|
Ort der Veröffentlichung:
|
Piscataway, NJ
|
|
Verlag:
|
IEEE
|
|
ISBN:
|
978-1-72810-920-6 , 978-1-72810-919-0
|
|
Sprache der Veröffentlichung:
|
Englisch
|
|
Einrichtung:
|
Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Artificial Intelligence Methods (Juniorprofessur) (van der Aa 2020-)
|
|
Fachgebiet:
|
004 Informatik
330 Wirtschaft
|
|
Abstract:
|
Event logs that originate from information systems enable comprehensive analysis of business processes, e.g., by process model discovery. However, logs potentially contain sensitive information about individual employees involved in process execution that are only partially hidden by an obfuscation of the event data. In this paper, we therefore address the risk of privacy-disclosure attacks on event logs with pseudonymized employee information. To this end, we introduce PRETSA, a novel algorithm for event log sanitization that provides privacy guarantees in terms of k-anonymity and t-closeness. It thereby avoids disclosure of employee identities, their membership in the event log, and their characterization based on sensitive attributes, such as performance information. Through step-wise transformations of a prefix-tree representation of an event log, we maintain its high utility for discovery of a performance-annotated process model. Experiments with real-world data demonstrate that sanitization with PRETSA yields event logs of higher utility compared to methods that exploit frequency-based filtering, while providing the same privacy guarantees.
|
 | Dieser Datensatz wurde nicht während einer Tätigkeit an der Universität Mannheim veröffentlicht, dies ist eine Externe Publikation. |
 Suche Autoren in
BASE:
Fahrenkrog-Petersen, Stephan A.
;
Aa, Han van der
;
Weidlich, Matthias
Google Scholar:
Fahrenkrog-Petersen, Stephan A.
;
Aa, Han van der
;
Weidlich, Matthias
ORCID:
Fahrenkrog-Petersen, Stephan A., Aa, Han van der  ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4200-4937 and Weidlich, Matthias
Sie haben einen Fehler gefunden? Teilen Sie uns Ihren Korrekturwunsch bitte hier mit: E-Mail
Actions (login required)
 |
Eintrag anzeigen |
|
|
