Integritetsskyddet har blivit en allt viktigare fråga inom datautvinningen. I det här dokumentet överväger vi ett scenario där en datagruvarbetare undersöker ett stort antal kunder för att lära sig klassificeringsregler om deras data, medan de känsliga egenskaperna hos dessa kunder måste skyddas. Lösningar har föreslagits för att ta itu med detta problem med hjälp av randomiseringstekniker. Sådana lösningar uppvisar en kompromiss av noggrannhet och integritet: ju mer varje kunds privata information skyddas, desto mindre exakt resultat gruvarbetaren får; omvänt, ju mer exakt resultatet, desto mindre integritet för kunderna. I detta dokument föreslår vi en enkel kryptografisk metod som är effektiv även i en många kunder inställning, ger stark integritet för varje kund, och inte förlorar någon noggrannhet som kostnaden för integritet. Vårt viktigaste tekniska bidrag är en sekretessbevarande metod som gör det möjligt för en dataminerare att beräkna värdens frekvens eller tuples av värden i kundernas data, utan att avslöja den integritetskänsliga delen av data. Till skillnad från generella kryptografiska protokoll, kräver denna metod ingen interaktion mellan kunder, och varje kund behöver bara skicka ett enda flöde av kommunikation till datagruvan. Vi kan dock fortfarande se till att inget om känsliga data utöver de önskade frekvenserna avslöjas för datagruvarbetaren. För att illustrera kraften i vår strategi, använder vi vår frekvens gruvberäkning för att få en integritetsbevarande naiv Bayes klassificerare lärande algoritm. Initiala experimentella resultat visar den praktiska effektiviteten i vår lösning. Vi föreslår också några andra tillämpningar av integritetsbevarande frekvensbrytning.
Yang m.fl. REF utvecklar en kryptografisk metod för att lära sig klassificeringsregler från ett stort antal dataleverantörer medan känsliga attribut skyddas.
Privacy-Preserving Classification of Customer Data without Loss of Accuracy
{'venue': 'In SIAM SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}