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J-GLOBAL ID：201802211500126172   整理番号：18A1809443

ビッグデータのためのプライバシー保存技術:調査【JST・京大機械翻訳】

Privacy Preserving Techniques for Big Data: A Survey

著者 (2件)： Patel Kajol (Department of Information Technology, Parul Institute of Engineering & Technology, Vadodaara, Gujarat) ,  Jethava G. B. (Department of Information Technology, Parul Institute of Technology, Vadodara, Gujarat, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICICCT  ページ： 194-199  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模なデータは,データ分析の単語において上昇を続けている。大規模データは非常に大きなデータセットと複雑なデータ構造を含んでいる。従来のデータモデルは,敏感,擬似識別子および非敏感属性のような属性の集合に分割された。したがって,非構造化データにおいて敏感で擬似識別子を同定することは困難である。大規模データはプライバシーが主要なセキュリティ不安となり得る個人情報を含んでいる。3つのプライバシー保護方法がある:匿名化,差別的プライバシー,データと同意。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ解析 ,  セキュリティ ,  *プライバシー ,  データ構造 ,  単語 ,  データモデル
準シソーラス用語： 匿名 ,  プライバシー保護 ,  個人情報 ,  非構造化データ ,  識別子 ,  大規模データ ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビッグデータ ,  プライバシー ,  保存 ,  調査