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隐私保护数据挖掘(PPDM)水平分区的数据

文摘

由于增加分享敏感数据通过网络在企业、政府和其他党派,隐私保护已成为一个重要的问题在数据挖掘和知识发现。隐私问题可能阻止当事人直接共享数据和某些类型的数据的信息。私下里提出了一种解决方案计算数据挖掘分类算法水平分区数据没有透露任何信息或数据来源。该方法(PPDM)结合RSA公钥密码体制的优点和同态加密方案。实验结果表明,该PPDM方法是健壮的隐私,精度和效率。数据挖掘是一个热门的研究领域十多年来由于其庞大的光谱的应用程序。然而,数据挖掘工具的普及和广泛的可用性也提出了对个人隐私的担忧。隐私保护数据挖掘研究的目的是开发的数据挖掘技术,可以应用在数据库没有侵犯个人隐私的。隐私保护技术提出了各种数据挖掘模型,最初为关联规则分类集中数据然后在分布式环境中。

Mohasin Tamboli, Jayapal PC Bhalerao M

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