Remote data access and the risk of disclosure from linear regression

Remote data access and the risk of disclosure from linear regression
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远程数据访问和线性回归泄露的风险

DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
G. Ronning
G. Ronning
中科院分区：
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文献类型：
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作者：
Philipp Bleninger;Jörg Drechsler;G. Ronning

文献摘要

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在奋进寻找外部研究人员轻松访问数据的方法时， 似乎是一个有吸引力的替代目前的标准的数据扰动或限制 只能在指定的数据档案或研究数据中心访问。然而，即使微数据 虽然不能直接获得，但仍然有可能泄露敏感信息。我们举例说明， 恶意用户可以使用一些通常可用的背景信息来揭示敏感的 使用简单线性回归的信息。我们将通过以下方式展示这种方法的真实的风险： 基于德国机构调查的经验评估，IAB机构小组。
In the endeavor of finding ways for easy data access for external researchers remote data access seems to be an attractive alternative to the current standard of data perturbation or restricted access only at designated data archives or research data centers. However, even if the microdata are not available directly, disclosure of sensitive information is still possible. We illustrate that an ill-intentioned user could use some commonly available background information to reveal sensitive information using simple linear regression. We demonstrate the real risks from this approach with an empirical evaluation based on a German establishment survey, the IAB Establishment Panel.