CẢI THIỆN THUẬT GIẢI CUCKOO TRONG VẤN ĐỀ ẨN LUẬT KẾT HỢP

Đoàn Minh Khuê, Lê Hoài Bắc

Tóm tắt


Hiện nay, vấn đề bảo mật dữ liệu ngày càng được quan tâm hơn trong quá trình khai thác dữ liệu. Làm sao để vừa có thể khai thác hợp pháp mà vừa tránh lộ ra các thông tin nhạy cảm. Có rất nhiều hướng tiếp cận nhưng nổi trội trong số đó là khai thác luật kết hợp đảm bảo sự riêng tư nhằm ẩn các luật nhạy cảm. Gần đây, có một thuật toán meta heuristic khá hiệu quả để đạt mục đích này, đó là thuật toán tối ưu hóa Cuckoo (COA4ARH). Trong bài báo này, một đề xuất cải tiến của COA4ARH được đưa ra để tính toán số lượng tối thiểu các item nhạy cảm cần được xóa để ẩn luật, từ đó hạn chế việc mất các luật không nhạy cảm. Các kết quả thực nghiệm tiến hành trên ba tập dữ liệu thực cho thấy trong một số trường hợp thì cải tiến đề xuất có kết quả khá tốt so với thuật toán ban đầu.


Từ khóa


Ẩn luật nhạy cảm; Khai thác dữ liệu đảm bảo sự riêng tư; Tác dụng phụ; Thuật toán tối ưu hóa Cuckoo.

Toàn văn:

PDF

Các tài liệu tham khảo


Agrawal, R., & Srikant, R. (2000). Privacy-preserving data mining. SIGMOD Record, 29(2), 439-450.

Atallah, M., Bertino, E., Elmagarmid, A., Ibrahim, M., & Verykios, V. (1999). Disclosure limitation of sensitive rules. Paper presented at The IEEE Knowledge and Data Engineering Exchange Workshop (KDEX), USA.

Chang, L., & Moskowitz, I. (1998). Parsimonious downgrading and decision trees applied to the inference problem. Paper presented at The Workshop on New Security Paradigms (NSPW), USA.

Lindell, Y., & Pinkas, B. (2000). Privacy-preserving data mining. Journal of Cryptology, 15(3), 36-54.

Mahtab, H. A., Mohammad, N. D., & Mehdi, A. (2016). Association rule hiding using Cuckoo optimization algorithm. Expert Systems with Applications, 64, 340-351.

Oliveira, S., & Zaïane, O. (2004). Achieving privacy preservation when sharing data for clustering. Paper presented at The International Conference on Data Mining (SDM), Canada.

UCI. (2018). Machine learning repository. Retrieved from https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php

Walton, S., Hassan, O., Morgan, K., & Brown, M. (2011). Modified Cuckoo search: A new gradient-free optimisation algorithm. Chaos, Solitons & Fractals, 44, 710-718.

Wu, Y. H., Chiang, C. M., & Arbee, L. P. C. (2007). Hiding sensitive association rules with limited side effects. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 19(1), 29-42.




DOI: http://dx.doi.org/10.37569/DalatUniversity.8.2.410(2018)

Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu.


Copyright (c) 2018 Đoàn Minh Khuê, Lê Hoài Bắc

Creative Commons License
Công trình này được cấp phép theo Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Văn phòng Tạp chí Đại học Đà Lạt
Nhà A25 - Số 1 Phù Đổng Thiên Vương, Đà Lạt, Lâm Đồng
Email: tapchikhoahoc@dlu.edu.vn - Điện thoại: (+84) 263 3 555 131

Creative Commons License
Trên nền tảng Open Journal Systems
Thực hiện bởi Khoa Công nghệ Thông tin