Privacy-bevarande data mining (PPDM) är ett viktigt ämne för både industrin och den akademiska världen. I allmänhet finns det två metoder för att ta itu med PPDM, en är statistikbaserad och den andra är kryptobaserad. Det statistikbaserade tillvägagångssättet har fördelen att det är tillräckligt effektivt för att hantera stora mängder datamängder. Den grundläggande tanken bakom detta tillvägagångssätt är att låta dataägarna publicera några renade versioner av sina data (t.ex. via perturbation, generalisering eller -diversifiering), som sedan används för att extrahera användbara kunskapsmodeller såsom beslutsträd. I detta dokument presenterar vi en ny metod för statistikbaserad PPDM. Vår metod skiljer sig från de befintliga eftersom det låter dataägarna dela med varandra de kunskapsmodeller som extraheras från deras egna privata dataset, snarare än att låta dataägarna publicera någon av sina egna privata dataset (inte ens i någon sanitized form). De kunskapsmodeller som härleds från de enskilda datamängderna används för att generera vissa pseudodata som sedan används för att extrahera de önskade "globala" kunskapsmodellerna. Även om det är av avgörande betydelse, finns det vissa tekniska finesser som måste åtgärdas noggrant. Särskilt föreslår vi en algoritm för att generera pseudo-data enligt vägar i ett beslutsträd, en metod för att anpassa anonymitetsmått för dataset för att mäta integriteten hos beslutsträd, och en algoritm som beskär ett beslutsträd för att uppfylla ett givet anonymitetskrav. Genom en empirisk studie visar vi att prediktiva modeller som lärts med vår metod är betydligt mer exakta än de som lärts med den befintliga -diversitetsmetoden i både centraliserade och distribuerade miljöer med olika typer av dataset, prediktiva modeller och nyttomått.
Sharkey och Al. I Ref föreslogs också en metod som genererade pseudodata genom att följa modellen med beslutsträd.
Privacypreserving data mining through knowledge model sharing
{'venue': 'In Proceedings of the First International Workshop on on Privacy, Security, and Trust in KDD (PinKDD’07', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}