Una Técnica Eficiente para Asegurar el Acceso a Datos Multi Overlapping Slicing
para Múltiples Dominios Usando Overlapping Slicing
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La minería de datos es el proceso de analizar datos desde diferentes perspectivas, resumirlos y extraer la información necesaria de la base de datos. La mayoría de las empresas recopilan y almacenan datos en grandes bases de datos. La privacidad de las bases de datos es una responsabilidad importante de las organizaciones para proteger la información sensible de los clientes, ya que éstos confían en ellas para hacerlo. Se han propuesto varias técnicas de anonimización para la privacidad de los microdatos sensibles. La generalización pierde una cantidad considerable de información, es...
La minería de datos es el proceso de analizar datos desde diferentes perspectivas, resumirlos y extraer la información necesaria de la base de datos. La mayoría de las empresas recopilan y almacenan datos en grandes bases de datos. La privacidad de las bases de datos es una responsabilidad importante de las organizaciones para proteger la información sensible de los clientes, ya que éstos confían en ellas para hacerlo. Se han propuesto varias técnicas de anonimización para la privacidad de los microdatos sensibles. La generalización pierde una cantidad considerable de información, especialmente en el caso de los datos de alta dimensión. La bucketización no impide la divulgación de los miembros y no se aplica a los datos que no tienen una separación clara entre atributos cuasi identificativos y atributos sensibles. Slicing es una técnica propuesta para los conjuntos de datos publicados anonimizados mediante la partición vertical y horizontal del conjunto de datos. La técnica propuesta aumenta la utilidad y la privacidad de un conjunto de datos segmentado al permitir la segmentación solapada, al tiempo que evita la divulgación de los miembros. También proporciona un acceso seguro a los datos para múltiples dominios. Este novedoso enfoque trabaja sobre el troceado solapado para mejorar y preservar la utilidad y privacidad de los datos mejor que el troceado tradicional.
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