Data mining introducerar nya problem i databassäkerhet. Det grundläggande problemet med att använda icke-känsliga data för att dra slutsatser om känsliga data försvåras av de "sannolika abilistiska" slutsatser som är möjliga med datautvinning. Detta papper visar hur lägre gränser från mönsterigenkänningsteorin kan användas för att bestämma provstorlekar där datautvinningsverktyg inte kan få tillförlitliga resultat.
Clifton Ref undersöker tekniker för att ta itu med det grundläggande problemet med att använda icke-känsliga data för att härleda känsliga data i samband med datautvinning.
Using Sample Size to Limit Exposure to Data Mining
{'venue': 'Journal of Computer Security', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}