I stordataapplikationer är dataintegritet en av de mest berörda frågorna eftersom behandling av storskaliga integritetskänsliga datamängder ofta kräver beräkningsresurser som tillhandahålls av offentliga molntjänster. Sub-tree data anonymisering är en allmänt antagen system för att anonymisera datauppsättningar för integritetsbevarande. Top-Down Specialization (TDS) och Bottom-Up Generalization (BUG) är två sätt att uppfylla sub-tree anonymisering. Befintliga metoder för sub-tree anonymisering saknar dock parallelliseringsförmåga och saknar därmed skalbarhet i hanteringen av stora data i molnet. Ändå, antingen TDS eller BUG individuellt lider av dålig prestanda för viss värdering av k-anonymitet parameter. I detta dokument föreslår vi en hybridmetod som kombinerar TDS och BUG tillsammans för effektiv sub-tree anonymisering över big data. Dessutom designar vi MapReduce algoritmer för de två komponenterna (TDS och BUG) för att få hög skalbarhet. Experimentell utvärdering visar att hybridmetoden avsevärt förbättrar skalbarheten och effektiviteten hos underträdsanonymiseringssystemet jämfört med befintliga metoder.
Det kombinerade Bottom Up Generalization (BUG) med Top Down Specialization (TDS) REF att utveckla en karta Reducera algoritm för att uppnå skalbarhet.
A hybrid approach for scalable sub-tree anonymization over big data using MapReduce on cloud
{'venue': 'J. Comput. Syst. Sci.', 'journal': 'J. Comput. Syst. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}