PRIPEL: Privacy-preserving event log publishing including contextual information


Fahrenkrog-Petersen, Stephan A. ; Aa, Han van der ; Weidlich, Matthias



DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58666-9_7
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-...
Weitere URL: https://arxiv.org/pdf/2006.12856.pdf
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2020
Buchtitel: Business process management : 18th International Conference, BPM 2020, Seville, Spain, September 13–18, 2020, proceedings
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Lecture Notes in Computer Science
Band/Volume: 12168
Seitenbereich: 111-128
Veranstaltungstitel: BPM 2020
Veranstaltungsort: Online
Veranstaltungsdatum: 13.-18.09.2020
Herausgeber: Fahland, Dirk ; Ghidini, Chiara ; Becker, Jörg ; Dumas, Marlon
Ort der Veröffentlichung: Berlin [u.a.]
Verlag: Springer
ISBN: 978-3-030-58665-2 , 3-030-58665-0 , 978-3-030-58666-9
ISSN: 0302-9743 , 1611-3349
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Artificial Intelligence Methods (Juniorprofessur) (van der Aa 2020-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: Event logs capture the execution of business processes in terms of executed activities and their execution context. Since logs contain potentially sensitive information about the individuals involved in the process, they should be pre-processed before being published to preserve the individuals’ privacy. However, existing techniques for such pre-processing are limited to a process’ control-flow and neglect contextual information, such as attribute values and durations. This thus precludes any form of process analysis that involves contextual factors. To bridge this gap, we introduce PRIPEL, a framework for privacy-aware event log publishing. Compared to existing work, PRIPEL takes a fundamentally different angle and ensures privacy on the level of individual cases instead of the complete log. This way, contextual information as well as the long tail process behaviour are preserved, which enables the application of a rich set of process analysis techniques. We demonstrate the feasibility of our framework in a case study with a real-world event log.




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