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Privacy Preserving Frequency Mining in 2-Part Fully Distributed Setting 2부분으로 구성된 완전 분산 설정에서 개인 정보 보호 주파수 마이닝

The Dung LUONG, Tu Bao HO

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요약 :

최근 개인정보 보호는 데이터 마이닝의 주요 이슈 중 하나가 되었습니다. 많은 데이터 마이닝 애플리케이션에서 데이터 세트의 값 빈도 또는 값 튜플을 계산하는 것은 반복적으로 사용되는 기본 작업입니다. 개인 정보 보호 데이터 마이닝의 맥락에서 여러 가지 개인 정보 보호 주파수 마이닝 솔루션이 제안되었습니다. 이러한 솔루션은 많은 개인 정보 보호 데이터 마이닝 작업에서 중요한 단계입니다. 각 솔루션은 특정 분산 데이터 시나리오에 대해 제공되었습니다. 본 문서에서는 소위 2부분 완전 분산 설정에서 개인정보 보호 주파수 마이닝을 고려합니다. 이 시나리오에서 데이터 세트는 두 명의 서로 다른 사용자가 각 레코드를 소유하는 다수의 사용자에게 배포됩니다. 한 사용자는 속성 하위 집합의 값만 알고 다른 사용자는 나머지 속성의 값을 알고 있습니다. 채굴자는 각 사용자의 개인정보를 보호하면서 값의 빈도 또는 값의 튜플을 계산하는 것을 목표로 합니다. 무작위화 기술을 기반으로 한 일부 솔루션은 이 문제를 해결할 수 있지만 개인정보 보호와 정확성 사이의 균형 문제로 어려움을 겪습니다. 우리는 정확성을 잃지 않고 각 사용자의 개인 정보를 보장하는 개인 정보 보호 주파수 마이닝을 위한 암호화 프로토콜을 개발합니다. 실험 결과는 우리의 프로토콜도 효율적이라는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.10 pp.2702-2708
발행일
2010/10/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.2702
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Data Mining and Statistical Science)
범주

작성자

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