Process Mining ermöglicht die Analyse von Event Logs. Jede Aktivität ist durch ein Event in einem Trace recorded, welcher jeweils einer Prozessinstanz entspricht. Traces können sensible Daten, z.B. über Patienten enthalten. Diese Dissertation adressiert Datenschutzrisiken für Trace Daten und Process...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

1. Verfasser:	Fahrenkrog-Petersen, Stephan A. (VerfasserIn)
Format:	Abschlussarbeit Buch
Sprache:	English
Veröffentlicht:	Berlin [2023?]
Schlagworte:	Privatsphäre Anonymisierung Datensicherung Datenschutz Zugriffskontrolle Anonymität Process Mining Responsible Data Science Privacy Anonymization Hochschulschrift
Online-Zugang:	Volltext
Zusammenfassung:	Process Mining ermöglicht die Analyse von Event Logs. Jede Aktivität ist durch ein Event in einem Trace recorded, welcher jeweils einer Prozessinstanz entspricht. Traces können sensible Daten, z.B. über Patienten enthalten. Diese Dissertation adressiert Datenschutzrisiken für Trace Daten und Process Mining. Durch eine empirische Studie zum Re-Identifikations Risiko in öffentlichen Event Logs wird die hohe Gefahr aufgezeigt, aber auch weitere Risiken sind von Bedeutung. Anonymisierung ist entscheidend um Risiken zu adressieren, aber schwierig weil gleichzeitig die Verhaltensaspekte des Event Logs erhalten werden sollen. Dies führt zu einem Privacy-Utility-Trade-Off. Dieser wird durch neue Algorithmen wie SaCoFa und SaPa angegangen, die Differential Privacy garantieren und gleichzeitig Utility erhalten. PRIPEL ergänzt die anonymiserten Control-flows um Kontextinformationen und ermöglich so die Veröffentlichung von vollständigen, geschützten Logs. Mit PRETSA wird eine Algorithmenfamilie vorgestellt, die k-anonymity garantiert. Dafür werden privacy-verletztende Traces miteinander vereint, mit dem Ziel ein möglichst syntaktisch ähnliches Log zu erzeugen. Durch Experimente kann eine bessere Utility-Erhaltung gegenüber existierenden Lösungen aufgezeigt werden. Englische Version: Process mining analyzes business processes using event logs. Each activity execution is recorded as an event in a trace, representing a process instance's behavior. Traces often hold sensitive info like patient data. This thesis addresses privacy concerns arising from trace data and process mining. A re-identification risk study on public event logs reveals high risk, but other threats exist. Anonymization is vital to address these issues, yet challenging due to preserving behavioral aspects for analysis, leading to a privacy-utility trade-off. New algorithms, SaCoFa and SaPa, are introduced for trace anonymization using noise for differential privacy while maintaining utility. PRIPEL supplements anonymized control flows with trace contextual info for complete protected logs. For k-anonymity, the PRETSA algorithm family merges privacy-violating traces based on a prefix representation of the event log, maintaining syntactic similarity. Empirical evaluations demonstrate utility improvements over existing techniques.
Beschreibung:	Tag der mündlichen Prüfung: 30.06.2023 Der Text enthält eine Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache.
Beschreibung:	xii, 164 Seiten Illustrationen, Diagramme