Categorization and Assessment of Approaches of PPDDM Based on Techniques of Privacy Preserving
محل انتشار: یازدهمین کنفرانس سراسری سیستم های هوشمند
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,264
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICS11_262
تاریخ نمایه سازی: 14 مهر 1392
چکیده مقاله:
One of the fresh aspects in data mining study is to develop techniques relating to the obsessions of privacy preserving, particularly, relating to the fact that techniques of data mining could be able to create sound models when the precise information of data is inaccessible. As a result of this research, numbers of data mining techniques with respect to privacy preserving are introduced in this study. One of these techniques - suggested in this paper - are to utilize methods of cryptography in data mining with respect to privacy preserving in distributed databases. We assume that data are stored in some private participants, and these participants agree upon a specific sort of estimating of data mining where the private characteristic of arrivals is preserved, and only the result of data mining is to be revealed. Variety of techniques has already been introduced in this field. This paper is to analyze and assess techniques of privacy preserving, introducing a framework based on methods of cryptography in data mining with respect to the privacy preserving. Considering the prevailing application of data mining methods in distributed databases, the suggested classification can possibly be influential in opting for a proper approach.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saeedeh Ranjbaran
Department of Electronic, Computer and IT, Islamic Azad University, Qazvin Branch, Qazvin, Iran
Mohammad Reza Keyvanpour
Department of Computer Engineering, Alzahra University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :