I sekretessbevarande data mining (PPDM), en allmänt använd metod för att uppnå data mining mål samtidigt bevara integritet bygger på k-anonymity. Denna metod, som skyddar ämnesspecifika känsliga data genom att anonymisera den innan den släpps för datautvinning, kräver att varje tuple i den frigjorda tabellen bör vara oskiljaktiga från inte mindre än k-personer. Den vanligaste metoden för att uppnå överensstämmelse med k-anonymitet är att ersätta vissa värden med mindre specifika men semantiskt konsekventa värden. I detta dokument föreslår vi en annan strategi för att uppnå k-anonymitet genom att dela upp den ursprungliga datauppsättningen i flera projektioner så att var och en av dem följer k-anonymiteten. Dessutom resulterar varje försök att ansluta sig till prognoserna i en tabell som fortfarande överensstämmer med k-anonymiteten. En klassificerare utbildas på varje projektion och därefter klassificeras en omärkt instans genom att alla klassifikationer kombineras. Vägledd av klassificering noggrannhet och k-anonymitet begränsningar, den föreslagna data mining integritet genom nedbrytning (DMPD) algoritm använder en genetisk algoritm för att söka efter optimal funktionsuppsättning partitionering. Tio separata datauppsättningar utvärderades med DMPD för att jämföra dess klassificeringsprestanda med andra k-anonymitetsbaserade metoder. Resultaten tyder på att DMPD presterar bättre än befintliga k-anonymity-baserade algoritmer och det finns ingen nödvändighet för att tillämpa domänberoende kunskap. Med hjälp av multiobjektiva optimeringsmetoder undersöker vi också avvägningen mellan de två motstridiga målen i PPDM: integritet och prediktiv prestanda.
År 2010, Nissim Matatov et al. REF har föreslagit ett annat tillvägagångssätt för att uppnå k-anonymitet genom att dela upp den ursprungliga datauppsättningen i flera projektioner så att var och en av dem följer k-anonymiteten.
Privacy-preserving data mining: A feature set partitioning approach
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}