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Distortion Technique for Hiding Sensitive Association Rules

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJMUE) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.10 (2014.10)바로가기
  • 페이지
    pp.57-66
  • 저자
    K. Srinivasa Rao, CH. Suresh Babu, A. Damodaram, Tai-hoon Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A233274

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원문정보

초록

영어
Data mining is the process of extracting hidden patterns of data. Association rule mining is an important data mining task that finds interesting association among a large set of data item. It may disclose pattern and various kinds of sensitive information. Such information may be protected against unauthorized access. Association rule hiding is one of the techniques of privacy preserving data mining to protect the association rules generated by association rule mining. This paper adopts data distortion technique for hiding sensitive association rules. Algorithms based on this technique either hide a specific rule using data alteration technique or hide the rules depending on the sensitivity of the items to be hidden. In the proposed technique, positions of sensitive items are altered while maintaining the support. The proposed technique uses the idea of representative rules to prune the rules first and then hides the sensitive rules.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Techniques for Privacy Preserving Data Mining
 3. Problem Statement
 4. Problem Description
 5. Related Work
  5.1. Distortion Based Technique (Sanitization)-One Rule at A Time (Proposed By Veryki- os Et Al, Etc.)
  5.2. Distortion based Technique (sanitization) - on the basis of sensitive item (proposed by shyue-liang wang et al.)
  5.3. Critical Analysis of Existing Techniques
  5.4. Critical Analysis of Existing Methods Based on Altering Support and Confidence
 6. Proposed Approach
  6.1. Hiding Association Rules Using Concept of Representative Rules
 7. Proposed Algorithm
 8. Comparison with Existing Approach
 9. Characteristic of the Proposed Algorithm
 10. Conclusions
 References

키워드

Support Confidence Distortion Representative Rule Sanitization

저자

  • K. Srinivasa Rao [ Department of Computer Science and Engineering, Vignan’s University, Vadlamudi, Guntur Dist, India ]
  • CH. Suresh Babu [ Department of Computer Science and Engineering, Sree Vaanmayi Institute of Science & Technology, Bibinagar, Nalgonda, India ]
  • A. Damodaram [ Department of Computer Science and Engineering, Academic Audit Cell, JNTUH,Kukatpally, Hyderabad ]
  • Tai-hoon Kim [ Department of Convergence Security, Sungshin Women's University, 249-1, Dongseon-dong 3-ga, Seoul, 136-742, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJMUE) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJMUE)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1975-0080
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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