Abstrakt. Under de senaste åren har integritet bevara data mining blivit ett viktigt problem på grund av den stora mängd personuppgifter som spåras av många affärsapplikationer. I många fall är användarna ovilliga att lämna personlig information om inte sekretessen för känslig information garanteras. I detta dokument föreslår vi en ny ram för skydd av privatlivet för datautvinning av flerdimensionella data. Tidigare arbete för integritet bevarande data mining använder en perturbation strategi som rekonstruerar datadistributioner för att utföra gruvdriften. Ett sådant tillvägagångssätt behandlar varje dimension självständigt och bortser därför från korrelationerna mellan de olika dimensionerna. Dessutom kräver det utveckling av en ny distributionsbaserad algoritm för varje datautvinningsproblem, eftersom den inte använder de flerdimensionella posterna, utan använder aggregerade distributioner av data som indata. Detta leder till en grundläggande ombyggnad av data mining algoritmer. I detta dokument kommer vi att utveckla ett nytt och flexibelt tillvägagångssätt för integritetsbevarande av datautvinning som inte kräver nya problemspecifika algoritmer, eftersom det kartlägger den ursprungliga datauppsättningen i en ny anonymiserad datauppsättning. Detta anonymiserade data överensstämmer nära med egenskaperna hos de ursprungliga uppgifterna, inklusive korrelationerna mellan de olika dimensionerna. Vi presenterar empiriska resultat som illustrerar metodens effektivitet.
I REF utvecklar Aggarwal och Yu en ny flexibel strategi för integritetsbevarande datautvinning, som inte kräver nya problemspecifika algoritmer eftersom den kartlägger den ursprungliga datauppsättningen till en ny anonym datauppsättning.
A condensation approach to privacy preserving data mining
{'venue': 'In EDBT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}