Sekretess har identifierats som ett viktigt krav vid utformning och genomförande av datautvinningssystem. I allmänhet, integritet bevarande kräver att skydda både input och output integritet: den förstnämnda avser sanitering av rådata själv innan gruvdrift; medan den senare syftar på att förhindra gruvproduktionen (modeller eller mönster) från skadliga inference attacker. Denna artikel presenterar en systematisk studie om problemet med att skydda output integritet i data mining, och särskilt stream mining: (i) vi belyser vikten av detta problem genom att visa att även tillräckligt skydd av indata integritet inte garanterar att output integritet; (ii) vi presenterar en allmän inferencing och avslöjande modell som utnyttjar intrawindow och interwindow integritetsintrång i stream mining output; (iii) vi föreslår en lätt vägd motåtgärd som effektivt eliminerar dessa brott utan att uttryckligen upptäcka dem, samtidigt minimera förlusten av output noggrannhet; (iv) vi ytterligare optimerar det grundläggande systemet genom att ta hänsyn till två typer av semantiska begränsningar, som syftar till att maximalt bevara nyttorelaterade semantik samtidigt upprätthålla hård integritet garanti; (v) slutligen, vi genomför omfattande experimentell utvärdering över både syntetiska och verkliga data för att validera effektiviteten i vårt tillvägagångssätt.
För att skydda privatlivet, kan en slumpmässig operatör användas för att skydda output integritet i stream mining REF.
Output privacy in data mining
{'venue': 'TODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}