Abstrakt. Att dela med sig av föreningsregler är ofta fördelaktigt inom industrin, men kräver skydd av privatlivet. Man kan besluta att endast avslöja en del av kunskapen och dölja strategiska mönster som vi kallar restriktiva regler. Dessa restriktiva regler måste skyddas innan de delas, eftersom de är av största vikt för strategiska beslut och måste förbli privata. För att ta itu med detta utmanande problem föreslår vi en enhetlig ram för att skydda känslig kunskap innan vi delar med oss. Detta ramverk omfattar: a) en algoritm som renar restriktiva regler, samtidigt som vissa inferenskanaler blockeras. Vi validerar vår algoritm mot verkliga och syntetiska dataset; (b) en uppsättning mätvärden för att utvärdera attacker mot känslig kunskap och effekterna av sanitiseringen. Vi introducerar också en taxonomi av saniterande algoritmer och en taxonomi av attacker mot känslig kunskap.
I REF införs en saneringsmetod för att sanera restriktiva regler samtidigt som man blockerar slutsatsen.
Secure Association Rule Sharing
{'venue': 'Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 8th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2004', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}