Data Mining har breda tillämpningar inom många områden såsom bank, medicin, vetenskaplig forskning och bland myndigheter. Klassificering är en av de allmänt använda uppgifterna i datautvinningstillämpningar. Under det senaste årtiondet, på grund av uppkomsten av olika integritetsfrågor, har många teoretiska och praktiska lösningar på klassificeringsproblem föreslagits under olika säkerhetsmodeller. Med den senaste tidens popularitet molndata, har användarna nu möjlighet att outsourca sina data, i krypterad form, samt data mining uppgifter till molnet. Eftersom uppgifterna i molnet är krypterade är befintliga sekretessbevarande klassificeringsmetoder inte tillämpliga. I detta dokument fokuserar vi på att lösa klassificeringsproblem över krypterade data. I synnerhet föreslår vi en säker k-NN klassificering över krypterade data i molnet. Det föreslagna protokollet skyddar datasekretessen, integriteten för användarens inmatningsfråga och döljer dataåtkomstmönstren. Såvitt vi vet är vårt arbete det första som utvecklar en säker k-NN-klassificerare över krypterade data under semi-honest-modellen. Dessutom analyserar vi empiriskt effektiviteten i vårt föreslagna protokoll med hjälp av en verklig datauppsättning under olika parameterinställningar.
Bharath K.Samanthula REF fokuserar på att lösa klassiska problem över krypterad data.
k-Nearest Neighbor Classification over Semantically Secure Encrypted Relational Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}