Ocena algorytmów odkrywanai reguł asocjacji wraz z ochroną prywatności danych

• Autorzy: Gorawski M. , Stachurski K.

Warianty tytułu

EN

Efficiency of association rules mining algorithms with preserving data privacy

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł opisuje dwa algorytmy odkrywania reguł asocjacji z zachowaniem prywatności danych, HPSU i VPSI. Przedstawia on problem ochrony prywatności danych w rozproszonych obliczeniach i ewolucje modelu bezpiecznych obliczeń. Zaprezentowana jest również krótka charakterystyka odkrywania reguł asocjacji i scharakteryzowane są metody ochrony danych. Ostatecznie przedstawione są wyniki testów wydajnościowych zaimplementowanych algorytmów HPSU i VPSI

EN

The article presents two algorithms of association nile mining with pre-serving data privacy, HPSU and VPSI. It introduces the problem of data privacy in distributed computation and shows the evolution of secure computation model. Used methods in algorithms arę briefly reviewed. Finally the results of tests arę presented and analyzed.

Słowa kluczowe

PL

reguły asocjacji; prywatność; ochrona

EN

association rules; privacy; security

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2005
• Tom: Vol. 26, nr 2
• Strony: 49--67
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys.

Twórcy

autor

Gorawski M.

autor

Stachurski K.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, ul. Akademicka 16, 44-101 Gliwice, Polska,

Bibliografia

• National Highway Traffic Safety Administration.Firestone tire recall. http://www.nhtsa-.dot.gov/hot/Firestone/Index.html, May 2001.
• Ford Motor Corporation. Corporate citizenship report. http://www.ford.com/en/ourCompany/communityAndCulture/buildingRelationships/strategicIssues/FirestoneTireRecall.htm, May 2001.
• Murat Kantarcioglu, Chris Clifton: Privacy-preserving Distributed Mining of Association Rules on Horizontally Partitioned Data, Purdue University Department of Computer Sci-ences 250 N University St West Lafayette, IN 47907-2066 January 30, 2003.
• Alexandre Evfimievski, Ramakrishna, Srikant, Rakesh Agrawal, Johannes Gehrke: Privacy Preserving Mining of Association Rules, SIGKDD 2002 Edmonton, Canada.
• Jaideep Vaidya, Chris Clinton: Privacy Preserving Association Rule Mining in Vertically Partitioned Data, The Eighth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-2002).
• Chris Clifton, Murat Kantarcioglu, Jaideep Vaidya, Xiaodong Lin, Michael Y. Zhu Tools for Privacy Preserving Distributed Data Mining.
• D. Cheung et al.: A Fast Distributed Algorithm for Mining Association Rules, Proc.4th Int’l Conf. Parallel and Distributed Information Systems, IEEE Computer Soc. Press, Los Alamitos, Calif., 1996, pp. 31–42.
• Hua Zhu: On-Line Analytical Mining of Association Rules, B.S., University of Science and Technology China 1995.
• Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant: Fast Algorithms for Mining Association Rules, The 20th VLDB Conference Santiago. Chile. 1994.
• Rakesh Agrawal, Ramakrishnan Srikant: Mining Generalized Association Rules, The 21st VLDB Conference Zurich. Switzerland. 1995.
• Rakesh Agrawal, John C. Shafer: Parallel Mining of Association Rules, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vul. 8, No. 6, December 1996.
• Mohammed J. Zaki: Parallel and Distributed Association Mining: A Survey, 1092-3063/99/$10.00 © 1999 IEEE.
• M. Kryszkiewicz: Mining with Cover and Extension Operators, In: Proc. of PKDD ’00 Lyon, France. Sept. 13-16 200.
• John Cosgrave: Number Theory and Cryptography (using Maple), Department of Mathe-matics, St. Patrick’s Collage, Drumcondra, Dublin 9, Ireland.