Abstract-Sekretess Bevarande Data Mining (PPDM) behandlar problemet med att utveckla exakta modeller om aggregerade data utan tillgång till exakt information i enskilda dataposter. Ett brett studerat perturbation-baserat PPDM metod introducerar slumpmässig perturbering till individuella värden för att bevara integritet innan data publiceras. Tidigare lösningar av detta tillvägagångssätt är begränsade i deras underförstådda antagande av förtroende på en nivå för datagruvor. I detta arbete slappnar vi av detta antagande och utökar omfattningen av perturbation-baserade PPDM till Multilevel Trust (MLT-PPDM). I vår miljö, ju mer betrodd en data gruvarbetare är, desto mindre störd kopia av de data som den kan få tillgång till. Under denna inställning, en skadlig data gruvarbetare kan ha tillgång till olika störda kopior av samma data på olika sätt, och kan kombinera dessa olika kopior för att gemensamt dra slutsatsen ytterligare information om de ursprungliga data som dataägaren inte avser att släppa. Att förhindra sådana mångfaldsattacker är den viktigaste utmaningen när det gäller att tillhandahålla MLT-PPDM-tjänster. Vi tar itu med denna utmaning genom att korrekt korrelera perturbation mellan kopior på olika förtroendenivåer. Vi visar att vår lösning är robust mot mångfaldsattacker med avseende på vårt integritetsskyddsmål. Det vill säga, för datagruvor som har tillgång till en godtycklig insamling av de perturbed kopiorna, vår lösning hindrar dem från att gemensamt rekonstruera de ursprungliga uppgifterna mer exakt än den bästa ansträngningen med någon enskild kopia i samlingen. Vår lösning gör det möjligt för en dataägare att generera störda kopior av sina data för godtyckliga förtroendenivåer på begäran. Denna funktion ger dataägare maximal flexibilitet.
För att säkerställa förtroende utformades en perturbation-baserad integritetsbevarande data mining REF-modell för att ge dataägarna maximal flexibilitet.
Enabling Multilevel Trust in Privacy Preserving Data Mining