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J-GLOBAL ID：201902262517921484   整理番号：19A2181361

高感度データに基づく新しい採鉱と保護法【JST・京大機械翻訳】

A New Mining and Protection Method Based on Sensitive Data

著者 (9件)： Zheng Xiaoyao (School of Computer and Information, Anhui Normal University, Anhui, Wuhu 241002, China) ,  Zheng Xiaoyao ( Anhui Provincial Key Laboratory of Network and Information Security, Anhui Normal University, Wuhu 241002, China) ,  Liu Yuqing ( School of Computer Science and Technology, Soochow University, Jiangsu, Suzhou 215000, China) ,  You Hao (School of Computer and Information, Anhui Normal University, Anhui, Wuhu 241002, China) ,  You Hao ( Anhui Provincial Key Laboratory of Network and Information Security, Anhui Normal University, Wuhu 241002, China) ,  Guo Liangmin (School of Computer and Information, Anhui Normal University, Anhui, Wuhu 241002, China) ,  Guo Liangmin ( Anhui Provincial Key Laboratory of Network and Information Security, Anhui Normal University, Wuhu 241002, China) ,  Zhao Chuanxin (School of Computer and Information, Anhui Normal University, Anhui, Wuhu 241002, China) ,  Zhao Chuanxin ( Anhui Provincial Key Laboratory of Network and Information Security, Anhui Normal University, Wuhu 241002, China)
資料名： Journal of Control Science and Engineering (Web)  (Journal of Control Science and Engineering (Web))
巻： 2018  ページ： Null  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7764A  ISSN： 1687-5249  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データストリームのための高感度データ同定の伝統的方法は大量の計算を有して,データ値に及ぼす時間の影響を反映しなくて,採掘精度は高くなかった。上記の問題を考慮して,著者らは最初に,時間に従ってデータフローを分割するためにスライディングウィンドウ機構を採用して,時間と空間を節約する目的を達成するためにスライディングウィンドウにおけるデータフローの特性に従ってデータセットを遅らせた。同時に,閾値感度解析を用いて最適閾値を見出した。最後に,動的丸め関数に基づくk-匿名アルゴリズムを用いて,高感度データの保護を達成した。理論解析と実験結果は,アルゴリズムがデータストリームにおける敏感なデータを効果的にマイニングすることができて,効果的に敏感なデータを保護することができることを示した。Copyright 2018 Xiaoyao Zheng et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  採掘 ,  *高感度 ,  感度解析
準シソーラス用語： 理論解析 ,  匿名 ,  スライディングウィンドウ ,  データフロー ,  データストリーム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

引用文献 (12件)：

• L. Weiwei, T. Zhang, L. Weimin et al., "Research and implementation of sensitive data identification method based on text content," Computer Engineering and Design, vol. 34, no. 4, pp. 1202-1206, 2013.
• M. Peng, J. Huang, J. Zhu, J. Huang, J. Liu, "Mass of short texts clustering and topic extraction based on frequent itemsets," Computer Research and Development, vol. 52, no. 9, pp. 1941-1953, 2015.
• J. Li, Y. Tao, X. Xiao, "Preservation of proximity privacy in publishing numerical sensitive data," Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD '08), pp. 473-486, Vancouver, Canada, June 2008.
• Z. Yang, M. Yang, Y. Zhang, G. Gu, P. Ning, X. S. Wang, "AppIntent: analyzing sensitive data transmission in Android for privacy leakage detection," Proceedings of the ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (CCS '13), pp. 1043-1054, Berlin, Germany, November 2013.
• L. Xiongfei, Y. Senmiao, D. Liyan et al., "A data mining algorithm based on calculating multi-segment support," Chinese Journal of Computers, vol. 24, no. 6, pp. 661-665, 2001.

タイトルに関連する用語 (2件)： 高感度 ,  採鉱