검색 기능은 준비 중입니다.
검색 기능은 준비 중입니다.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Privacy Preserving Association Rule Mining Revisited: Privacy Enhancement and Resources Efficiency 개인정보 보호 협회 규칙 마이닝 재검토: 개인정보 보호 강화 및 리소스 효율성

Abedelaziz MOHAISEN, Nam-Su JHO, Dowon HONG, DaeHun NYANG

  • 조회수

    0

  • 이것을 인용

요약 :

개인 정보 보호 연관 규칙 마이닝 알고리즘은 데이터 개인 정보를 유지하면서 데이터 변수 간의 관계를 발견하도록 설계되었습니다. 이 기사에서는 가짜 거래를 사용하여 연관 규칙 마이닝을 위해 최근 도입된 방식 중 하나를 수정합니다(fs). 특히 우리의 분석에 따르면 fs 이 방식은 합리적인 수준의 개인 정보 보호를 보장하기 위해 철저한 저장 공간과 높은 계산 요구 사항을 가지고 있습니다. 우리는 평균 사례 프라이버시의 이점을 활용하고 구조의 약점에 대한 연구에 동기를 부여하는 현실적인 프라이버시 정의를 소개합니다. fs 가짜 거래 필터링을 통해. 이 문제를 극복하기 위해 우리는 fs 개인 정보 보호와 자원을 동시에 고려하는 하이브리드 방식을 두 가지 지침으로 제시합니다. 분석적이고 경험적인 결과는 우리가 제안한 방식의 효율성과 적용 가능성을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.2 pp.315-325
발행일
2010/02/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.315
원고의 종류
PAPER
범주
데이터 마이닝

작성자

키워드