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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제2호
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 118 - 123 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2019.25.2.118
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2019
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실시간으로 사용자의 정보를 수집하여 분석하는 데이터 마이닝은 여러 분야에서 사용되고 있다. 또한 사용자의 민감한 정보를 실시간으로 수집하여 빈발 항목 집합을 구하는 연구가 많이 되고 있다. 빈발 항목 집합들은 여러 사용자들로부터 얻어진 데이터이기 때문에 프라이버시 문제가 없어 보이지만 강력한 사전지식을 가진 공격자는 빈발 항목 집합으로부터 사용자의 정보를 추론할 수 있다. 이러한 공격자로부터 개인의 프라이버시를 지키기 위해 차분 프라이버시 기법을 적용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 차분 프라이버시 기법을 적용하여 사용자 개인의 프라이버시를 보호할 수 있는 스트리밍 환경에서의 빈발항목 집합 마이닝 기법을 제안하고자 한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문제 정의
4. 빈발 항목 집합에 대한 갱신 지연 기법
5. 실험 및 분석
6. 결론
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
R. Agrwal, R. Srikant, Fast Algorithms for Mining Association Rules, Proc. of 20th int. conf. very large databases, Vol. 1215, pp. 487-499, 1994.
J. Han, J. Pei, Y. Yin, Mining Frequent Patterns without Candidate Generation, Proc. of 2000 ACM sigmod, pp. 1-12, 2000.
C. Dwork, Differential Privacy: A survey of results, Proc. of International Conference on Theory and Applications of Models of Computation, pp. 1-12, 2006.
G. Kellaris, S. Papadopoulos, X. Xiao, D. Papadias, Differentially Private Event Sequences over Infinite Streams, Proc. of the VLDB Endowment 7, pp. 1155-1166, 2014.
C. Dwork, F. McSherry, K. Nissim, A. Smith, Calibrating Noise to Sensitivity in Private Data Analysis, Proc. of Theory of Cryptography Conference, pp. 265-284, 2006.
J. Han, J. Pei, Y. Yin, Mining Frequent Patterns without Candidate Generation, Proc. of 2000 ACM sigmod, pp. 1-12, 2000.
C. Dwork, Differential Privacy: A survey of results, Proc. of International Conference on Theory and Applications of Models of Computation, pp. 1-12, 2006.
G. Kellaris, S. Papadopoulos, X. Xiao, D. Papadias, Differentially Private Event Sequences over Infinite Streams, Proc. of the VLDB Endowment 7, pp. 1155-1166, 2014.
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