Datautvinningsteknikens växande popularitet och utveckling utgör ett allvarligt hot mot säkerheten för den enskildes känsliga information. En framväxande forskningsämne inom data mining, känd som sekretessbevarande data mining (PPDM), har studerats ingående under de senaste åren. Den grundläggande idén med PPDM är att ändra data på ett sådant sätt att utföra data mining algoritmer effektivt utan att äventyra säkerheten för känslig information som finns i data. Aktuella studier av PPDM fokuserar främst på hur man kan minska den integritetsskyddsrisk som uppstår till följd av datautvinning, medan oönskad spridning av känslig information i själva verket också kan ske i processen för datainsamling, datapublicering och information (dvs. datautvinningsresultaten) som levererar. I det här dokumentet ser vi integritetsskyddsfrågor relaterade till datautvinning ur ett bredare perspektiv och undersöker olika tillvägagångssätt som kan bidra till att skydda känslig information. I synnerhet identifierar vi fyra olika typer av användare som är involverade i datautvinningstillämpningar, nämligen dataleverantör, datainsamlare, datagruvearbetare och beslutsfattare. För varje typ av användare diskuterar vi hans integritetsfrågor och de metoder som kan användas för att skydda känslig information. Vi introducerar kortfattat grunderna i relaterade forskningsområden, granskar state-of-the-art metoder, och presentera några preliminära tankar om framtida forskningsriktningar. Förutom att utforska sekretessbevarande metoder för varje typ av användare, vi också granska spelet teoretiska metoder, som föreslås för att analysera interaktioner mellan olika användare i ett data gruv scenario, som var och en har sin egen värdering på känslig information. Genom att differentiera olika användares ansvar när det gäller säkerheten för känslig information vill vi ge några användbara insikter i studien av PPDM.
I REF utvecklades en metod för att minska den integritetsskyddsrisk som datautvinningen medför, medan oönskat utlämnande av känslig information i själva verket också kan ske i processen för insamling av data, publicering av data och information (dvs. resultaten av datautvinningen) som levererar.
Information Security in Big Data: Privacy and Data Mining
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}