Abstract-I detta papper introducerar vi en ny praktisk ram, kallad P4P (Peers for Privacy), för integritetsbevarande data mining. P4P har en hybridarkitektur som kombinerar P2P- och klientserverparadigm och tillhandahåller praktiska privata protokoll för validering av användardata och allmän beräkning. Arkitekturen styrs av deltagarnas naturliga incitament och låter beräkningen baseras på kontrollerbar hemlig delning (VSS) där aritmetiska operationer utförs över små fält (t.ex. 32 eller 64 bitar), så att privata aritmetiska operationer har samma kostnad som normalt aritmetiskt. Verifiering av användardata, som använder storfälts aritmetik med öppen nyckel (1024 bitar eller mer) och homomorfa beräkningar, kräver bara ett litet antal (konstant eller logaritmisk i storleken på användardata) av stora heltal operationer. Lösningen är extremt effektiv: I experiment med vår implementering, verifiering av en miljon element vektor tar några sekunder av server eller klienttid på råvarudatorer (i motsats, med hjälp av standardtekniker tar timmar). Denna verifiering kan användas i många sekretessbevarande data mining uppgifter för att upptäcka fusk användare som försöker partiska beräkningen genom att lämna överdrivna värden som sina indata. Som exempel visar vi hur föreningsregeln gruvdrift kan göras i P4P-modellen med nästan optimal effektivitet och påvisbar integritet.
Till exempel Duan et al. REF föreslår P4P (Peers for Privacy) för sekretessbevarande datautvinning genom att använda en hybridarkitektur som integrerar det populära klient-server paradigmet och decentraliserar beräkningen bland en server och ett antal jämlikar.
Efficient Privacy-Preserving Association Rule Mining: P4P Style
{'venue': '2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining', 'journal': '2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}