How To Break Anonymity of the Netflix Prize Dataset
, und .
(2006)

We present a new class of statistical de-anonymization attacks against high-dimensional micro-data, such as individual preferences, recommendations, transaction records and so on. Our techniques are robust to perturbation in the data and tolerate some mistakes in the adversary's background knowledge.
  • @hotho
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