Abstract-In flerpartssamarbete data mining, deltagarna bidrar sina egna datamängder och hoppas att tillsammans bryta en omfattande modell baserat på den poolade datamängden. Att effektivt bryta en kvalitetsmodell utan att bryta mot varje parts integritet är den stora utmaningen. I detta dokument föreslår vi ett tillvägagångssätt baserat på geometriska data perturbation och data mining service-orienterat ramverk. Det viktigaste problemet med att tillämpa geometriska data perturbation i flerpartssamarbete gruvdrift är att säkert förena flera geometriska perturbationer som föredras av olika parter, respektive. Vi har utvecklat tre protokoll för perturbation. Vår strategi har tre unika egenskaper jämfört med de befintliga tillvägagångssätten: 1) med geometriska data perturbation, dessa protokoll kan fungera för många befintliga populära data mining algoritmer, medan de flesta andra tillvägagångssätt är endast utformade för en viss gruvalgoritm; 2) både de två viktigaste faktorerna: data verktyg och integritet garanti är väl bevarade, jämfört med andra perturbationbaserade metoder; och 3) två av de tre föreslagna protokollen har också stor skalbarhet i fråga om antalet deltagare, medan många befintliga kryptografiska metoder endast två eller några fler deltagare. Vi studerar också olika drag i de tre protokollen och visar fördelarna med olika protokoll i experiment.
Den ram som föreslås i REF beskriver ett tillvägagångssätt för att på ett säkert sätt förena information, sanerad genom geometriska störningar.
Privacy-Preserving Multiparty Collaborative Mining with Geometric Data Perturbation
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}