För att bevara kundintegriteten i datautvinningsprocessen har en mängd olika tekniker som bygger på slumpmässig perturbering av enskilda dataposter föreslagits nyligen. I detta dokument presenterar vi FRAP, en generaliserad matris-teoretisk ram för slumpmässig perturbering, som underlättar ett systematiskt förhållningssätt till utformningen av perturberingsmekanismer för integritetsbevarande gruvdrift. Specifikt används FRAP för att visa att a) tidigare tekniker skiljer sig endast i sina val för perturbation matriselement, och b) en symmetrisk positiv-definit perturbation matris med minimalt tillstånd antal kan identifieras, avsevärt öka noggrannheten även under strikta integritetskrav. Vi föreslår också en ny perturbation mekanism där matriselementen själva kännetecknas som slumpmässiga variabler, och visar att denna funktion ger betydande förbättringar i integritet vid endast en marginell minskning av noggrannhet. Den kvantitativa nyttan av FRAP, som är en generell slumpmässig perturbation-baserad integritet-bevarande gruvteknik, utvärderas specifikt med avseende på association och klassificering regel gruvdrift på Ansvarig redaktör: Johannes Gehrke. En partiell och preliminär version av detta dokument publicerades i Proc. av den 21:a IEEE Intl. Förtroende. om datateknik (ICDE), Tokyo, Japan, 2005, pgs. 193-204............................................................................................................. 123 102 S. Agrawal m.fl. en mängd olika verkliga datauppsättningar. Våra experimentella resultat tyder på att, för ett givet integritetskrav, antingen betydligt lägre modellering fel uppstår jämfört med tidigare tekniker, eller felen är jämförbara med dem för direkt gruvdrift på den sanna databasen.
Agrawal m.fl. Föreslog ett BAT-referensdokument.
FRAPP: a framework for high-accuracy privacy-preserving mining
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}