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 מקורית | אנגלית |
|---|---|
| כותר פרסום המארח | Machine Learning for Data Science Handbook |
| כותר משנה של פרסום המארח | Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, Third Edition |
| עמודים | 887-911 |
| מספר עמודים | 25 |
| מסת"ב (אלקטרוני) | 9783031246289 |
| מזהי עצם דיגיטלי (DOIs) | |
| סטטוס פרסום | פורסם - 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
- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
- Standard
- RIS
- Vancouver