SYSTEMS AND METHODS FOR COMPUTING DATA PRIVACY-UTILITY TRADEOFF

Systems and methods for computing data privacy-utility tradeoff is disclosed. Large data hubs like data marketplace are a source of data that may be of utility to data buyers. However, output data provided to data sellers is required to meet the privacy requirements of data sellers and at the same time maintain a level of utility to data buyers. Conventionally known methods of achieving data privacy tend to suppress components of data that may result in reduced utility of the data. Systems and methods of the present disclosure compute this tradeoff to establish need for data transformation, if any, before data is shared with data sellers. L'invention concerne des systèmes et des procédés permettant de calculer un compromis de confidentialité et d'utilité de données. De grands concentrateurs de données comme une place de marché de données sont des sources de données qui peuvent avoir une utilité pour les acheteurs de données. Cependant, les données de sortie fournies aux vendeurs de données doivent répondre aux exigences de confidentialité des vendeurs de données, et en même temps conserver un niveau d'utilité pour les acheteurs de données. Les procédés d'obtention de confidentialité de données classiques ont tendance à supprimer des composantes de données, ce qui peut entraîner une moindre utilité des données. Les systèmes et procédés selon la présente invention calculent ce compromis pour établir un éventuel besoin de transformation des données avant que les données ne soient partagées avec des vendeurs de données.