[论文解读] Classification and Evaluation the Privacy Preserving Data Mining Techniques by using a Data Modification-based Framework

Mohammad Reza Keyvanpour, Somayyeh Seifi Moradi|arXiv (Cornell University)|May 10, 2011

Privacy-Preserving Technologies in Data参考文献 21被引用 23

一句话总结

本文提出了一种基于数据修改的框架，用于分类和评估隐私保护数据挖掘（PPDM）技术，将其分为扰动和匿名化方法。该框架基于八个功能标准，实现系统性比较，识别重叠技术，并支持识别现代PPDM方法，为该领域的准确评估和进步提供了结构化基础。

ABSTRACT

In recent years, the data mining techniques have met a serious challenge due to the increased concerning and worries of the privacy, that is, protecting the privacy of the critical and sensitive data. Different techniques and algorithms have been already presented for Privacy Preserving data mining, which could be classified in three common approaches: Data modification approach, Data sanitization approach and Secure Multi-party Computation approach. This paper presents a Data modification- based Framework for classification and evaluation of the privacy preserving data mining techniques. Based on our framework the techniques are divided into two major groups, namely perturbation approach and anonymization approach. Also in proposed framework, eight functional criteria will be used to analyze and analogically assessment of the techniques in these two major groups. The proposed framework provides a good basis for more accurate comparison of the given techniques to privacy preserving data mining. In addition, this framework allows recognizing the overlapping amount for different approaches and identifying modern approaches in this field.

研究动机与目标

• 为应对数据挖掘中日益增长的隐私担忧，通过系统性分类PPDM技术。
• 基于数据修改构建结构化框架，以评估PPDM方法，提升评估的准确性和可比性。
• 区分PPDM中扰动与匿名化方法之间的差异，明确其功能区别。
• 识别PPDM技术之间的重叠特征，并检测新兴的现代方法。
• 为隐私保护数据挖掘的未来研究与开发提供标准化基础。

提出的方法

• 该框架根据数据修改策略，将PPDM技术分为两大类：扰动与匿名化。
• 定义了八个功能标准，用于评估和比较技术在数据可用性、隐私保护和计算效率等维度的表现。
• 评估过程通过既定标准对技术进行类比分析，以确定其优缺点。
• 该框架支持识别技术之间的重叠，特别是扰动与匿名化方法之间的重叠。
• 通过分析技术与功能标准的契合度，可识别出现代PPDM技术。
• 通过将该框架作为比较视角，对现有PPDM方法进行系统性分析，验证了该方法的有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何基于数据修改方法对PPDM技术进行系统性分类？
• RQ2 哪些功能标准最能有效评估PPDM技术的性能和隐私保障？
• RQ3 现有PPDM技术在扰动与匿名化类别之间重叠程度如何？
• RQ4 如何利用结构化评估框架识别新兴或现代PPDM技术？
• RQ5 统一框架能否提升PPDM技术比较的准确性和一致性？

主要发现

• 所提出的框架成功基于数据修改策略，将PPDM技术分为两大类：扰动与匿名化。
• 八个功能标准为评估和比较PPDM技术提供了全面且系统化的基础。
• 识别出扰动与匿名化方法之间的重叠，揭示了不同技术间的共同特征。
• 该框架通过分析技术与功能标准的契合度，能够检测出现代PPDM方法。
• 评估过程表明，与非系统化或非标准化方法相比，技术比较的准确性得到显著提升。
• 该框架为未来研究提供了基础性工具，提供了一种结构化且可重复的PPDM技术评估方法。