Abstract-Mashup är en webbteknik som gör det möjligt för olika tjänsteleverantörer att flexibelt integrera sin expertis och leverera mycket anpassningsbara tjänster till sina kunder. Data mashup är en speciell typ av mashup program som syftar till att integrera data från flera dataleverantörer beroende på användarens begäran. Att integrera data från flera källor medför dock tre utmaningar: 1) Att helt enkelt gå samman med flera privata datamängder skulle avslöja den känsliga informationen för de andra dataleverantörerna. 2) De integrerade (mashup) uppgifterna skulle kunna skärpa identifieringen av individer och därför avslöja deras personspecifika känsliga information som inte var tillgänglig före mashupen. 3) Mashup-data från flera källor innehåller ofta många dataattribut. Vid upprätthållandet av en traditionell integritetsmodell, såsom K-anonymitet, skulle de högdimensionella datan lida av det problem som kallas förbannelsen av hög dimensionalitet, vilket resulterar i värdelösa data för ytterligare dataanalys. I detta dokument studerar och löser vi ett integritetsproblem i en verklig mashup-applikation för onlinereklambranschen i sociala nätverk, och föreslår en tjänsteorienterad arkitektur tillsammans med en integritetsbevarande data mashup-algoritm för att ta itu med de ovannämnda utmaningarna. Experiment om verkliga data tyder på att vår föreslagna arkitektur och algoritm är effektiv för att samtidigt bevara både integritet och informationsverktyg på mashup data. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som integrerar högdimensionella data för mashup-tjänst.
al., REF har gjort studien om att lösa ett integritetsproblem i en verklig mashup-applikation för onlinereklamindustrin i sociala nätverk, och föreslår en tjänsteorienterad arkitektur tillsammans med en datamashupalgoritm för att hantera de ovannämnda utmaningarna.
Service-Oriented Architecture for High-Dimensional Private Data Mashup
{'venue': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}