Eine effiziente Technik zum sicheren Datenzugriff Multi Overlapping Slicing [German]

By Rani Ingawale and Somnath Thigale

Data Mining ist der Prozess der Analyse von Daten aus verschiedenen Perspektiven, der Zusammenfassung und der Extraktion der ben tigten Informationen aus der Datenbank. Die meisten Unternehmen sammeln und speichern Daten in gro en Datenbanken. Der Datenschutz in Datenbanken ist eine wichtige Aufgabe von Unternehmen, um die sensiblen Daten ihrer Kunden zu sch tzen, da die Kunden ihnen in dieser Hinsicht vertrauen. Es wurden verschiedene Anonymisierungstechniken f r den Schutz sensibler Mikrodaten vorgeschlagen. Durch die Verallgemeinerung geht eine betr chtliche Menge an Informationen verloren, insbesondere bei hochdimensionalen Daten. Bucketization verhindert nicht die Offenlegung der Mitgliedschaft und kann nicht auf Daten angewandt werden, die keine klare Trennung zwischen quasi-identifizierenden Attributen und sensiblen Attributen aufweisen. Slicing ist eine Technik, die f r anonymisierte ver ffentlichte Datens tze vorgeschlagen wird, indem der Datensatz vertikal und horizontal unterteilt wird. Die vorgeschlagene Technik erh ht den Nutzen und die Vertraulichkeit eines aufgeschnittenen Datensatzes, indem sie eine berlappende Aufteilung erm glicht und gleichzeitig die Offenlegung der Mitgliedschaft verhindert. Au erdem bietet sie einen sicheren Datenzugriff f r mehrere Dom nen. Dieser neuartige Ansatz arbeitet mit berlappendem Slicing, um den Datennutzen und die Privatsph re zu verbessern und zu bewahren, besser als herk mmliches Slicing.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6207616227
• ISBN13: 9786207616220
• Release Date: June 2024
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 56 Pages
• Weight: 0.21 lbs.
• Dimensions: 0.1" x 6.0" x 9.0"