研究文章雷竞技app下载苹果版

使用k - means摄动数据的重建

文摘

保护隐私和机密性的一个关键因素的敏感数据的能力评估所有这些数据的潜在信息披露程度。换句话说,我们需要能够回答到什么程度的机密信息在摄动数据库可以被黑客攻击或入侵者。提出了一些随机技术连续数据的隐私保护数据挖掘。这些方法通常试图隐藏敏感数据通过随机修改数据值使用一些添加剂噪声和目标重建原分布密切关注一个聚合的水平。本文的主要贡献在于算法精确重建社区联合密度的摄动多维流数据信息。任何关于社区的统计问题都可以回答使用重建联合密度。有很多社区分布重建努力。我们的研究目的是确定原始和恢复数据的分布相互接近,尽管噪声的性质。我们正在考虑一个聚类方法重建初始数据分布。作为该算法实现的工具,我们选择了“工业世界的语言选择”——MATLAB。

Gupta Prasannta女子和语

阅读全文下载全文