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J-GLOBAL ID：202202268455767409   整理番号：22A0167488

健康管理クラウドにおけるプライバシー保護のためのクラスタリングに基づく匿名化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A clustering-based anonymization approach for privacy-preserving in the healthcare cloud

著者 (2件)： Abbasi Afsoon (Department of IT and Computer Engineering, Urmia University of Technology, Urmia, Iran) ,  Mohammadi Behnaz (Department of Computer Engineering, Islamic Azad University, Tabriz Branch, Tabriz, Iran)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 34  号： 1  ページ： e6487  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 今日,現代の健康管理システムは,クラウドベースシステムを含む先進計算技術に依存し,大規模の個人健康データを収集し,調査する。サービスとしてのソフトウェア,サービスとしてのアプリケーションのような高度なクラウドサービス技術の利用は,クラウドシステムのエンドユーザにとって,それらの健康アプリケーションにおける敏感なデータを保護するために挑戦的である。クラウドにおける出版データの重要性に従って,情報を記録して,いくつかの個人の同一性が隠されているように,いくつかのハウを処理しなければならない。したがって,重要なプライバシー課題の1つは,出版されたデータの品質とヘルスケアクラウドに関するプライバシー保護を同時に保護することである。K-匿名技術はプライバシー保護に使用される一般的な方法の1つである。本論文では,最適k匿名性アルゴリズムを達成するために,K平均++法を用いたクラスタリングプロセスに基づく新しいアプローチを提案した。また,正規分布関数を用いて,より少ない頻度のデータを削除し,匿名化データの品質を改善できる。大規模な実験は,提案した方法がAKAとGCCGアルゴリズムと比較して,情報損失1.5倍と実行時間3.5倍を減らすことができることを示した。また,それは他のものよりスケーラブルである。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. 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 ,  分布関数 ,  *クラスタ化 ,  プライバシー ,  応用プログラム ,  ソフトウェア ,  *健康管理
準シソーラス用語： エンドユーザ ,  実行時間 ,  *プライバシー保護 ,  匿名 ,  データ損失 ,  クラウドサービス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 医療クラウド ,  情報損失 ,  K-匿名性 ,  K-means++ ,  正規分布関数 ,  プライバシー保護

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラウド ,  プライバシー ,  クラスタリング ,  匿名化