Privacy-Preserving Data Mining (PPDM)

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרקביקורת עמיתים

תקציר

Data mining is a highly productive tool, while also a source for privacy violation. Privacy has become one of the most significant concerns in the digital era, mainly due to the information disclosure enabled by data mining. Privacy-preserving data mining (PPDM) is a collection of methodologies aimed to minimize and control the amount of private information disclosure in data mining processes. I present the various approaches to achieve PPDM: anonymization, randomization, cryptography, and privatizing results as well as various common methodologies and techniques used to implement these approaches.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחMachine Learning for Data Science Handbook
כותר משנה של פרסום המארחData Mining and Knowledge Discovery Handbook, Third Edition
עמודים887-911
מספר עמודים25
מסת"ב (אלקטרוני)9783031246289
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 1 ינו׳ 2023

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Privacy-Preserving Data Mining (PPDM)'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי