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Data Mining ist der Prozess der Analyse von Daten aus verschiedenen Perspektiven, der Zusammenfassung und der Extraktion der benötigten Informationen aus der Datenbank. Die meisten Unternehmen sammeln und speichern Daten in großen Datenbanken. Der Datenschutz in Datenbanken ist eine wichtige Aufgabe von Unternehmen, um die sensiblen Daten ihrer Kunden zu schützen, da die Kunden ihnen in dieser Hinsicht vertrauen. Es wurden verschiedene Anonymisierungstechniken für den Schutz sensibler Mikrodaten vorgeschlagen. Durch die Verallgemeinerung geht eine beträchtliche Menge an Informationen verloren, insbesondere bei hochdimensionalen Daten. Bucketization verhindert nicht die Offenlegung der Mitgliedschaft und kann nicht auf Daten angewandt werden, die keine klare Trennung zwischen quasi-identifizierenden Attributen und sensiblen Attributen aufweisen. Slicing ist eine Technik, die für anonymisierte veröffentlichte Datensätze vorgeschlagen wird, indem der Datensatz vertikal und horizontal unterteilt wird. Die vorgeschlagene Technik erhöht den Nutzen und die Vertraulichkeit eines aufgeschnittenen Datensatzes, indem sie eine überlappende Aufteilung ermöglicht und gleichzeitig die Offenlegung der Mitgliedschaft verhindert. Außerdem bietet sie einen sicheren Datenzugriff für mehrere Domänen. Dieser neuartige Ansatz arbeitet mit überlappendem Slicing, um den Datennutzen und die Privatsphäre zu verbessern und zu bewahren, besser als herkömmliches Slicing.