Abstrakt. Analys av integritetskänsliga uppgifter i en flerpartsmiljö förutsätter ofta att parterna är väluppfostrade och att de följer protokollen. Parter beräknar vad som behövs, kommunicerar korrekt enligt reglerna och samarbetar inte med andra parter för att avslöja tredje parts känsliga uppgifter. I detta dokument hävdas att de flesta av dessa antaganden faller isär i verkliga tillämpningar av integritetsbevarande distribuerad data mining (PPDM). Detta dokument erbjuder en mer realistisk formulering av PPDM-problemet som ett flerpartsspel där varje part försöker maximera sina egna mål. Det utvecklar en spel-teoretisk ram för att analysera beteendet hos varje part i sådana spel och presenterar detaljerad analys av den välkända säkra summan beräkning som ett exempel.
Dessutom har sekretessläckage i en flerpartsmiljö undersökts REF.
Multi-party, privacy-preserving distributed data mining using a game theoretic framework
{'venue': 'In PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}