Correlación para ocultar elementos sensibles en la minería de datos
Un nuevo enfoque para preservar la privacidad en la minería de datos
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El principal objetivo de la minería de datos es extraer información de alto nivel u oculta de grandes bases de datos. Junto con la ventaja de extraer patrones útiles, también plantea la amenaza de revelar información sensible del usuario. Podemos ocultar la información sensible del usuario mediante el uso de la minería de datos de preservación de la privacidad (PPDM). En la minería de datos, la minería de reglas de asociación es un método popular y bien investigado para descubrir relaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos. Dado que las reglas de asociación s...
El principal objetivo de la minería de datos es extraer información de alto nivel u oculta de grandes bases de datos. Junto con la ventaja de extraer patrones útiles, también plantea la amenaza de revelar información sensible del usuario. Podemos ocultar la información sensible del usuario mediante el uso de la minería de datos de preservación de la privacidad (PPDM). En la minería de datos, la minería de reglas de asociación es un método popular y bien investigado para descubrir relaciones interesantes entre variables en grandes bases de datos. Dado que las reglas de asociación son una herramienta clave para encontrar tales patrones, ciertas reglas de asociación pueden ser categorizadas como sensibles si su riesgo de divulgación está por encima de algún umbral especificado. La mayoría de los enfoques de minería de datos que preservan la privacidad utilizan el soporte y la confianza. En este libro, el autor propone un enfoque basado en la correlación que utiliza medidas distintas del soporte y la confianza, como la correlación entre los elementos de los conjuntos de elementos sensibles, para ocultar los conjuntos de elementos frecuentes sensibles. Las columnas del conjunto de datos que tienen un valor umbral de correlación especificado se consideran para el proceso de ocultación. Este mecanismo se denomina mecanismo de ponderación del coeficiente de correlación de Pearson, que mantiene el equilibrio entre privacidad y precisión.
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