Abstract-Data publicering kan ge enorma fördelar för samhället. På grund av sekretessproblem kan uppgifterna dock inte offentliggöras i sina ursprungliga former. Två typer av datapublicering kan behandla integritetsfrågan: den ena är att publicera den renade versionen av de ursprungliga uppgifterna, och den andra är att publicera den aggregerade informationen från de ursprungliga uppgifterna, såsom data mining resultat. Det har gjorts omfattande studier för att förstå integritet konsekvensen i den första metoden, men det finns inte mycket utredning om integritet konsekvensen av publicering av data mining resultat, även om det är väl trott att publicering av data mining resultat kan leda till utlämnande av privat information. Vi föreslår en systematisk metod för att studera integritet konsekvensen av data mining resultat. Baserat på en väletablerad teori, principen om maximal entropi, har vi utvecklat en metod för att exakt kvantifiera integritetsrisken när datautvinningsresultat publiceras. Vi tar föreningsregeln gruvdrift som ett exempel i detta dokument, och visar hur vi kvantifierar integritetsrisken baserat på publicerade föreningsregler. Vi har genomfört experiment för att utvärdera effektiviteten och prestandan hos vår metod. Vi har gjort flera intressanta observationer från våra experiment.
Zhu et, al. REF har utvecklat metodik utifrån principen om maximal entropi för att studera integritetskonsekvenserna av data mining resultat.
Deriving Private Information from Association Rule Mining Results
{'venue': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2009 IEEE 25th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}