Uma técnica eficiente para proteger o acesso a dados Multi Overlapping Slicing
para Múltiplos Domínios Utilizando Slicing Sobreposto
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A extração de dados é o processo de análise de dados a partir de diferentes perspectivas, resumindo-os e extraindo as informações necessárias da base de dados. A maioria das empresas recolhe e armazena dados em grandes bases de dados. A privacidade da base de dados é uma responsabilidade importante das organizações para proteger a informação sensível dos clientes, porque estes confiam nelas para o fazer. Foram propostas várias técnicas de anonimização para garantir a privacidade de microdados sensíveis. A generalização perde uma quantidade considerável de informação, esp...
A extração de dados é o processo de análise de dados a partir de diferentes perspectivas, resumindo-os e extraindo as informações necessárias da base de dados. A maioria das empresas recolhe e armazena dados em grandes bases de dados. A privacidade da base de dados é uma responsabilidade importante das organizações para proteger a informação sensível dos clientes, porque estes confiam nelas para o fazer. Foram propostas várias técnicas de anonimização para garantir a privacidade de microdados sensíveis. A generalização perde uma quantidade considerável de informação, especialmente no caso de dados de elevada dimensão. A "bucketização" não impede a divulgação de membros e não se aplica a dados que não tenham uma separação clara entre atributos quase identificáveis e atributos sensíveis. O fatiamento é uma técnica proposta para conjuntos de dados publicados anónimos, dividindo o conjunto de dados vertical e horizontalmente. A técnica proposta aumenta a utilidade e a privacidade de um conjunto de dados fatiado ao permitir o fatiamento sobreposto, mantendo a prevenção da divulgação de membros. Também proporciona um acesso seguro aos dados para vários domínios. Esta nova abordagem funciona com o fatiamento sobreposto para melhorar, preservar a utilidade e a privacidade dos dados, melhorando o fatiamento tradicional
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