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研究生:陳肇勳
研究生(外文):Chao-Hsun CHEN
論文名稱:序列樣式探勘的隱私權保護
論文名稱(外文):Privacy Preserving of Sequential Pattern Mining
指導教授:葉介山葉介山引用關係
指導教授(外文):Jieh-Shan YEH
學位類別:碩士
校院名稱:靜宜大學
系所名稱:資訊管理學系研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:42
中文關鍵詞:資料探勘隱私權保護敏感資料隱藏序列樣式探勘
外文關鍵詞:Data miningSensitive information hidingSequential pattern miningPrivacy preserving
相關次數:
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資料的分享在企業界能帶來許多的益處,但在分享資料時又擔心敏感的資訊會外流給競爭對手知道,進而影響到自己公司的利益。近來因為資料探勘(Data Mining)相關研究的蓬勃發展,更大幅增加了重要資訊外流的風險,因此隱私保護(Privacy Preserving)相關的研究也逐漸熱門。然而,序列樣式(Sequential Pattern)之隱私保護相關研究仍相當有限,因此本研究針對序列樣式有關隱私保護議題,提出有效的序列樣式隱藏演算法,讓分享序列樣式時也能保有自己的核心資訊。我們提出三種演算法,皆能達到有效的隱藏效果,其中的SDRF演算法在各項的評估法中表現皆為最佳。
Enterprises are making a lot of advantages from data sharing, in the meantime, they are concerning about the sensitive information leaking to the competitors, which will influence company’s profits. Recently, there are more and more activities that associate with Data Mining (DM) studies. It causes more risk of the critical information flowing outward business. Privacy preserving thereafter becomes one of popular research topics. However, Privacy Preserving on Sequential Pattern Mining is still not well investigated. The thesis focuses on privacy issue on sequential pattern mining. Here we propose three effective sequential pattern hiding algorithms which keep data sharing and preserve sensitve information at the same time.
中文摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
第二章 文獻探討 3
2.1關聯法則探勘 3
2.1.1 關聯法則探勘定義及說明 3
2.1.2 Apriori演算法 5
2.2 序列樣式探勘 7
2.2.1 序列樣式的基本定義 8
2.2.2 序列樣式探勘的步驟 8
2.3隱私保護方法 13
2.3.1 隱私權保護的作法分類 13
2.3.2以項目增加為基礎的敏感規則處理演算法 14
2.3.3以項目刪除為基礎的敏感規則處理演算法 16
2.3.4以項目干擾為基礎的敏感規則處理演算法 18
2.3.5以規則刪除為基礎的敏感規則處理演算法 18
2.4 效能評估方式 20
2.5 隱藏程度控制方式 21
第三章 序列樣式隱藏法 22
3.1關聯法則隱藏與序列樣式隱藏的差異 22
3.2序列樣式隱藏的效能評估法 22
3.3序列樣式隱藏演算法 24
3.3.1 最小支持演算法MSA (Minimum Supported Algorithm) 24
3.3.2 最小支持-隨機選取演算法MSRA (Minimum Supported –Random Algorithm) 29
3.3.3 支持相異敏感序列優先演算法SDRF(Support Different Restrictive Sequence First Algorithm) 30
第四章 效能分析 34
4.1執行環境 34
4.2執行效能 34
第五章 結論與貢獻 41
參考文獻 42
[1]C. Clifton and D. Marks, “Security and Privacy Implications of Data Mining,” Proceedings of the 1996 ACM SIGMOD Workshop Data Mining and Knowledge Discovery, pp.15-19, 1996.
[2]M. Atallah, E. Bertino, A. Elmagarmid, M. Ibrahim, and V.Verykios, “Disclosure Limitation Of Sensitive Rules,” Proceedings of Knowledge and Data Exchange Workshop, pp. 45-52,1999.
[3]R. Agrawal and R. Srikant, “Fast Algorithms for Mining Association Rules,” Proceedings of the 20th VLDB Conference,Santiago,Chile, pp. 487-499, 1994.
[4]R. Agrawal and R. Srikant, “Mining Sequential Patterns,” Proceedings of the 11th International Conference on Data Engineering, pp. 3-14, 1995.
[5]S. R. M. Oliveira, O. R. Za¨ıane, and Y. Saygin, “Secure Association Rule Sharing,” Lecture Notes in Artificial Intelligence3056 - Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 8th Pacific-Asia Conference (PAKDD 2004), Springer, pp. 74-85, 2004.
[6]V. S. Verykios, A. K. Elmagarmid, E. Bertino, Y. Saygin, and E. Dasseni, “Association Rule Hiding,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , vol.16, no. 4, pp. 434-447, April 2004.
[7]Y. Saygin, V. S. Verykios, and C. Clifton, “Using Unknowns to Prevent Discovery of Association Rules,” SIGMOD Record, vol.30, no. 4, pp. 45-54, 2001.
[8]S. R. M. Oliveira and O. R. Zane, “A Framework for Enforcing Privacy in Mining Frequent Patterns,” Technical Report, TR02-13, Computer Science Department, University of Alberta, Canada, June 2000.
[9]S. R. M. Oliveira and O. R. Zaane, “Protecting Sensitive Knowledge By Data Sanitization,” In Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Data Mining (ICDM''03), pp. 613-616, Melbourne, Florida, USA, November 2003.
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