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J-GLOBAL ID：202102257294175073   整理番号：21A1821860

クラウド製造におけるプライバシー保護のための安全なK-匿名化に基づく順序データセットリリース方式【JST・京大機械翻訳】

Order Dataset Release Scheme Based on Safe K-Anonymization for Privacy Protection in Cloud Manufacturing

著者 (3件)： Xiu Hui (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Jiang Xuemei (Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Zhang Xiaomei (Wuhan University of Technology, Wuhan, China)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： MSEC2017  ページ： Null  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0478C  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： クラウド製造は,製造資源を共有することによって製造とビジネス利益を増加させる新しいモデルである。これらの資源はユーザ利便性をもたらすことができるが,個人または企業のプライバシー開示をもたらすかもしれない攻撃者によって悪意がある。本論文では,クラウド製造におけるプライバシー開示問題を議論し,企業と他のベンダー間の複雑な関係で,安全に順序データを解放する方法を提案した。データ解析またはデータマイニングのプロセスにおけるプライバシー漏洩のリスクに関して,著者らは,元の順序データのために匿名放出の伝統的方法を改良して,プロセスを達成するために安全なk-匿名化の思考を導入した。データにおける高感度情報保護の要求を満たすために,著者らはクラウド製造における順序データのための利用者の異なる要求を解析して,微分プライバシーの不確実性を増加するためにサンプリング機能を用いて,(β,ε,δ)-DPSを満足して,k-匿名化方式を改良して,一般化によって匿名法を適用し,隠蔽して,種々の属性に対するデータ結合を減少した。改良した方法は,データの統計特性を維持するだけでなく,クラウド製造環境における順序データにおけるプライバシー情報も保護した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  微分 ,  プライバシー ,  データ解析 ,  高感度 ,  *データマイニング ,  情報セキュリティ
準シソーラス用語： 利便性 ,  *プライバシー保護 ,  匿名 ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド製造 ,  プライバシー ,  匿名化 ,  順序 ,  データセット