Den publicerade artikeln finns på https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.05.053 Datateknik genomsyrar fysiska utrymmen och människoliv och producerar en stor mängd data som är tillgänglig för analys. Det finns dock en växande oro för att potentiellt känsliga uppgifter kan bli offentliga om de insamlade uppgifterna inte är ordentligt sanerade innan de släpps ut för utredning. Även om det finns mer än ett fåtal metoder för att bevara privatlivet, är de inte effektiva, skalbara eller har problem med dataverktyg och/eller integritet. Detta dokument tar upp dessa frågor genom att föreslå en effektiv och skalbar icke-reversibel perturberingsalgoritm, PABIDOT, för integritetsbevarande av big data via optimala geometriska omvandlingar. PABIDOT testades för effektivitet, skalbarhet, motstånd och noggrannhet med nio datauppsättningar och fem klassificeringsalgoritmer. Experiment visar att PABIDOT utmärker sig i exekveringshastighet, skalbarhet, attackmotstånd och noggrannhet i storskalig sekretessbevarande dataklassificering jämfört med två andra, relaterade integritetsbevarande algoritmer.
PABIDOT är en skalbar integritet bevarande algoritm för big data REF.
Efficient privacy preservation of big data for accurate data mining
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}