Privacy-Preserving Building of Self-Organizing Maps : научное издание

Описание

Перевод названия: Построение самоорганизующихся карт с сохранением конфиденциальности

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2015

Идентификатор DOI: 10.17516/1997-1397-2015-8-4-478-486

Ключевые слова: secure multiparty computations, конфиденциальные многосторонние вычисления, secure dot product, cluster analysis, Self-organizing map, безопасное скалярное произведение, кластерный анализ, самоорганизующиеся карты

Аннотация: Various data mining techniques are designed for extracting signi?cant and valuable patterns from huge databases. Today databases are often divided between several organizations for the reason of limitations like geographical remoteness, but the most important limit is preserving privacy, unwillingness of data disclosing. Every partПоказать полностьюy involved in analysis wants to keep its own information private because of legal regulations and reasons of know-how. Secure multiparty computations are designed for data mining execution in a multiparty environment, where it is extremely important to maintain the privacy of the input (and possibly output) data. A self-organizing map is the data mining method by which analytics can displaypatterns on two-dimensional intuitive maps andrecognize data clusters. This articlepresents protocols for preserving privacy in the process of building self-organizing maps. The protocols allow the implementationofa self-organizing map algorithm for twoparties with horizontallypartitioned data and for severalparties with verticallypartitioned data. Существует множество алгоритмов анализа данных, предназначенных для поиска значимых закономерностей в больших базах данных. Такие базы данных часто бывают разбиты между несколькими организациями по различным причинам например, из-за географической удаленности, но, как правило, самая важная причина - обеспечение конфиденциальности, нежелание раскрывать данные друг другу. Каждый участник анализа хочет сохранить свои данные конфиденциальными, чтобы выполнить требования нормативно-правовых актов или сохранить ноухау. Конфиденциальные многосторонние вычисленияразработаны для проведения анализа данных несколькими участниками, когда крайне важно сохранить конфиденциальность входных (и иногда выходных) данных. Самоорганизующиеся карты - это метод анализа данных, с помощью которого аналитики могут отобразить закономерности на двумерных интуитивно понятных картах и визуально распознать кластеры данных. В статье представлено описание протоколов обеспечения конфиденциальности при построении самоорганизующихся карт. Эти протоколы позволяют строить самоорганизующиеся карты двум участникам при горизонтальном секционировании данных и нескольким участникам при вертикальном секционировании.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Математика и физика

Выпуск журнала: Т. 8, 4

Номера страниц: 478-486

ISSN журнала: 19971397

Место издания: Красноярск

Издатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Сибирский федеральный университет

Персоны

  • Vashkevich Alexey V. (Institute of Mathematics University of Potsdam)
  • Zhukov Vadim G. (Institute of Mathematics University of Potsdam)
  • Semenkin Eugene S. (Institute of Mathematics University of Potsdam)

Вхождение в базы данных