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开发一个蓝图电子健康记录使用分类属性的保护隐私

T。Kowshiga, T。Saranya, T。Jayasudha Prof.M。Sowmiya和Prof.S.Balamurugan
部门,Kalaignar卡鲁纳尼迪理工学院,哥印拜陀,TamilNadu、印度
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文摘

云计算提供了独特的机会支持长期保存记录。MyPHRMachines,病人健康记录系统原型基于远程虚拟机托管在云里。MyPHRMachines特别有前途的国家与一个异构体系结构的系统在医院和其他医疗机构。开发人员认为phr应该轻便。PHR系统通常提供分享功能,可视化和分析PHR数据。安全终身管理以来病人医疗记录的数据存储在云计算和不需要携带的病人。我们还展示了分布对象代理的方法,以一种改善我们识别一个泄密的机会。最后,我们还要考虑选择假对象添加到分布式组。

关键字
本体,微聚合、微分隐私,De-Identification,生物医学信息系统,匿名身份验证

介绍
向第三方发布的数据也屏蔽的数据一样重要的保证。因为黑客可以用大量的证据,追踪数据的泄漏检测。解决这个问题一个图像与蒙面附加数据,然后分发给代理。使用隐写术掩盖数据共享代理。附加的图像包含的关键将给经销商,代理警报消息分发给任何其他第三方。
如果经销商看到代理泄露数据的足够的证据,他可能会停止与他做生意,或发起法律诉讼。在本文中,我们开发一个模型来评估代理的内疚。我们还展示了分布对象代理的方法,以一种改善我们识别一个泄密的机会。最后,我们还要考虑选择假对象添加到分布式集。这样的对象但出现不对应的实体。如果一个代理了一个或多个假被泄露的对象,然后经销商可以更自信的认为代理是有罪的。

文献调查
k-Anonymity概念用于解决数据效用之间的紧张关系和个人数据保护被调查者的隐私。泛化和抑制方法提出了文学实现K-Anonymity不是同样适合所有类型的属性:
•泛化/抑制是为数不多的名义分类属性的可能性。
•是一个可能的顺序分类属性。
•它是完全不适合连续属性,因为它导致然后失去数值的意义。
患者的基本权利,他们的隐私保护卫生保健组织。这些信息用于识别特定个人不是用来揭示等敏感病人诊断,等等。如果一个传播的匿名度数据集可以被测量。隐私保护在传播数据库可以通过使用特殊的模糊算法。泛化是取代与不太特定的值,但语义一致的价值。抑制涉及不替换值。本文作者为知识密集型工具数据隐私的需要尤其是我们讨论知识相关工具的作用在数据保护和披露风险评估。统计信息披露控制署家庭微观数据屏蔽微观数据的方法,这样他们就可以被释放,同时保留隐私。总原始数据库记录成小群体之前出版。每个小组应该包含k的记录。k - >常数值。最近微聚合实现k-Anonymity除了。 Optimal micro aggregation computed in polynomial time for univariate data. This paper present new data oriented heuristics which improve on the trade off between computational complexity and information loss and are thus usable for large data sets. Microaggregation is the well known Microdata protection method, ensuring confidentiality. Authors propose and use for new approach like text documents. This method relies on word net framework that provide full semantic relationship taxonomy between words. Authors aim to ensure confidentiality of text document, at the same time preserve general meaning by applying some measures to evaluate the quality of the protection method relying on information loss.Inference control in data base also known as SDC. This is an important application in several areas such as official statistics, health statistics, e-commerce,etc. Hence it refers to data modification, challenge for SDC is to achieve protection with minimum loss of accuracy database we discuss several information loss and disclosure risk measures and analyse several ways of combining them to assess the performance of the various method. In US, the Health Insurance Portability and Accountability Act(HIPAA) protects the confidentiality of patient data and approval of internal review Board to use data for research but these requirements can be waived if data is de-identified. The De-identification of narrative text documents often realized and require significant resourses .In this method based performed better with PHI is rarely mentioned in clinical text but are more difficult to generalize.
病人记录数据高度敏感所以他们二次使用提出了伦理和数据保护的问题。披露病人数据可以导致严重的困难所以个人损害患者和临床医生。本文基于网格的医疗数据存储库访问风险和提出了一个新的模式来统计结果公开控制署的患者数据。它为数据挖掘任务提供了巨大的机会。K-Anonymity容易受到隐私攻击的基于背景知识。设定值根据微分隐私发布的数据可以有效地保证实用的分类树。自顶向下分区算法来生成一个不同的隐私发布规模与输入数据的大小。保护个人数据的统计数据基础已成为主要问题在他们发布的公共使用应用统计数据基地。署Microaggregation是保护个人比较微观数据记录。微数据组每组至少k的记录更换记录。DBA(Density Based Algorithm) it form descending order of their densities in reverse order and compare with latest microaggregation methods.

基本的原语和术语

微数据
客户或病人吗?年代数据?s是收集了这个过程。在这方面,我们认为微观数据,如人口普查数据和医疗数据。通常,微数据存储在一个表,每条记录对应于一个人。每个记录有很多属性,可分为以下三个类别:
•标识符。清楚地识别个人的标识符属性。例子包括社会安全号码和名称。
•Quasi-Identifier。Quasi-identifiers时属性的值加在一起可以识别一个人。例子包括你,生日,性别。
•敏感属性。敏感属性的属性的值不应该与一个人的对手。例子包括疾病和薪水。

数据隐私
这有效地细化信息的数量限制一个观察者可以学习。然而,数据分析工具显示t-closeness大大限制了大量的有用的信息,可以从公布的数据中提取。
这限制了数量的敏感个人信息而保留对大群特征和模式。
查看代理列表
管理员可以查看所有注册代理使用这个模块。它包含代理商吗?详细信息供参考。它包含像代理ID、代理的名字,联系电话,邮件ID等等。雷竞技网页版
把假的对象:假的对象是经销商产生的对象,不设置t .它包含秘密文件并保存位置和密钥。
Stegnography(秘密文件共享)隐写术是一种替代加密保存数据或通信保密。秘诀是嵌入在图像。后生成的关键安全共享。
查看分配表管理也称为分布式代理?数据?。这个模块包含的细节已经分布式数据?在代理明智。
数据泄漏报告

视图泄露的代理
经销商可以假的对象添加到分布式数据以提高他的有效性检测有罪的代理。它显示代理ID、代理名称等。
图像提取当接收机变得形象,他将使用相同的随机数发生器。

代理
代理注册注册模块包含代理商代理的ID等个人信息,代理名称,联系电话,邮件ID等,并代理选择点击点的时候登记。雷竞技网页版它吗?年代非常敏感数据?年代事务。
图像认证图像认证已被建议作为一个用户友好的替代密码生成和验证。
接收数据:随机分配也性能,因为代理的数量增加,的概率至少两个代理接收许多常见对象变得更高。每个代理已经成功地登录到他们的应用程序他可以查看接收到的敏感文件。

工作方法
在本文中,我们描述理解文本数据需要临床资源的开发和集成。在过去的几种方法来评估词相似度提出了利用不同的知识来源。这些措施已经适应了生物医学领域通过合并域信息从临床中提取数据。
经销商可以发送原始数据隐藏的数据不同的代理经销商可以假的对象添加到分布式数据以提高他的有效性检测有罪的代理。它显示代理ID、代理名称等,使自己看起来更像正宗的对象的对象。

结论和未来的工作
本文详细的对各种方法的文献保护隐私匿名的医疗数据。本体在生物医学测量来计算语义相似度进行了研究。顺序、连续和异构K-Anonymity通过Microaggregation详细处理。保护病人隐私披露的量化控制传播数据库和实现k-Anonymity隐私保护使用泛化和抑制进行了较为详细的试验研究。高效多元面向数据微观检查聚合分类数据的机密文件。自动微分隐私De-Identification文本文档的电子健康记录和统计信息披露控制病人的记录在生物医学信息系统被认为是。Density-based microaggregation统计披露控制和通过自上而下的集值数据匿名化,局部泛化也聚集在简短。在本文中,我们开发了一个模型来评估代理的内疚。我们也提出了分布对象代理的方法,在某种程度上提高我们发现泄密的机会。最后,我们还要考虑选择假对象添加到分布式组。

数据乍一看
图1 图2 图3 图4
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引用