Flera rotationsbaserade transformation (MRBT) infördes nyligen för att mildra den apriori-kunskap oberoende komponentanalys (AK-ICA) attack på rotation-baserad transformation (RBT), som används för integritetsbevarande data kluster. MRBT har visat sig mildra AK-ICA-attacken men på bekostnad av datanyttan genom att inte möjliggöra konventionell klusterbildning. I detta dokument utökar vi MRBT-systemet och inför ett system med utökad rotationsbaserad omvandling (ARBT) som utnyttjar linearitet i omvandlingen och som både mildrar AK-ICA-attacken och möjliggör konventionell klusterbildning i dataundergrupper som omvandlas med MRBT. För att demonstrera den beräkningsmässiga genomförbarhet aspekten av ARBT tillsammans med RBT och MRBT, utvecklar vi en verktygslåda och använder den för att empiriskt jämföra de olika systemen för integritetsbevarande data kluster baserat på datatransformering i termer av deras overhead och integritet.
Förstärkt rotationsbaserad omvandling föreslogs i REF.
Augmented Rotation-Based Transformation for Privacy-Preserving Data Clustering
{'venue': 'ETRI Journal, vol.32, no.3, June 2010, pp.351-361', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}