Abstrakt. I detta dokument introducerar vi begreppet integritet bevarande data mining. I vår modell, två parter som äger konfidentiella databaser vill köra en data mining algoritm på föreningen av sina databaser, utan att avslöja någon onödig information. Detta problem har många praktiska och viktiga tillämpningar, till exempel inom medicinsk forskning med konfidentiella patientjournaler. Data mining algoritmer är vanligtvis komplexa, särskilt som storleken på indata mäts i megabyte, om inte gigabytes. En generisk säker flerpartsberäkningslösning, baserad på utvärdering av en krets som beräknar algoritmen på hela indatan, är därför inte till någon praktisk nytta. Vi fokuserar på problemet med beslut träd lärande och använda ID3, en populär och allmänt använd algoritm för detta problem. Vi presenterar en lösning som är betydligt effektivare än generiska lösningar. Det kräver mycket få rundor av kommunikation och rimlig bandbredd. I vår lösning utför varje part själv en beräkning av samma ordning som att beräkna ID3-algoritmen för sin egen databas. Resultaten kombineras sedan med hjälp av effektiva kryptografiska protokoll, vars omkostnader endast är logaritmiska i antalet transaktioner i databaserna. Vi anser att vårt resultat är ett viktigt bidrag som visar att säker flerpartsberäkning kan göras praktisk, även för komplexa problem och stora insatser.
Två forskningsområden som är något relaterade är integritetsbevarande data mining REF och säker flerpartsberäkning [7, kapitel 7].
Privacy preserving data mining
{'venue': 'CRYPTO', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}