阿蒙 Amun是一个利用最近开发的隐私增强技术（PET）来帮助组织发布匿名过程模型的框架。 Amun使用经过数学​​验证的隐私模型来平衡与匿名后的发布过程模型和实用程序相关的风险。 它使用ε-差异隐私机制来匿名化直接关注图（DFG）。 它提供了一种数学方法来计算ε的值，该ε值表示通过优化风险和效用措施的过程挖掘模型所注入的噪声量。 阿蒙保留了DFG的所有痕迹和所有活动。 在我们最近的可以找到使用13个真实事件日志对Amun进行的经验评估。 引用项目 Elkoumy, Gamal, Alisa P