Phát triển các phương pháp ẩn luật kết hợp trong khai thác dữ liệu đảm bảo tính riêng tư

Các nhiệm vụ khác

Chẩn đoán vết nứt trong kết cấu khung dầm sử dụng vật liệu áp điện
Bảo tồn lưu giữ nguồn gen và giống thủy sản khu vực miền Trung
Thực trạng và định hướng đào tạo đội ngũ cán bộ KHKT cho công cuộc CNH-HĐH TpHCM đến năm 2020
Nghiên cứu khảo nghiệm tuyển chọn một số tổ hợp giống ngô lai F1 giống lạc và các giống lúa lai lúa thuần để chọn ra những giống có năng suất cao chất lượng tốt bổ sung vào cơ cấu giống cây trồng của tỉnh
Nghiên cứu biện pháp lâm sinh để bảo tồn rừng trong phân khu bảo vệ nghiêm ngặt khu bảo tồn thiên nhiên Lung Ngọc Hoàng
Những tiếp cận mới về quyền lực trong quản lý nhà nước hiện nay
Nghiên cứu xây dựng kế hoạch ứng phó sự cố bức xạ và hạt nhân cấp quốc gia
Đánh giá tình hình sinh trưởng hai loài sao dầu dưới ảnh hưởng các phương thức trồng rừng trên các dạng lập địa tại Sông Bé
Nghiên cứu đề xuất các giải pháp sử dụng năng lượng tiết kiệm và hiệu quả tỉnh Ninh Thuận giai đoạn 2011-2015 và đến năm 2020
Nghiên cứu tiếp thu chuyển nhượng kỹ thuật để xây dựng qui trình công nghệ sản xuất vắcxin viêm gan A và vắcxin viêm gan B tái tổ hợp

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 14,849,611

Kết quả thực hiện nhiệm vụ

MS đề tài

102.05-2018.307

Số đăng ký KQ

2022-54-0868/NS-KQNC

Tên nhiệm vụ

Phát triển các phương pháp ẩn luật kết hợp trong khai thác dữ liệu đảm bảo tính riêng tư

Tổ chức chủ trì

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên

Cơ quan chủ quản

Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh

Cấp quản lý nhiệm vụ

Quốc gia

Thuộc chương trình

Chủ nhiệm nhiệm vụ

GS. TS. Lê Hoài Bắc

Cán bộ phối hợp

TS. Trần Minh Thái, TS. Trương Chí Tín, TS. Phạm Thị Thiết, ThS. Dương Văn Hải, ThS. Văn Thị Thiên Trang, ThS. Huỳnh Văn Út, CN. Nguyễn Ngọc Đức; Trần Minh Thái⁽¹⁾;

Lĩnh vực nghiên cứu

Các hệ thống và kỹ thuật truyền thông

Thời gian bắt đầu

01/04/2019

Thời gian kết thúc

01/04/2022

Năm viết báo cáo

2022

Nơi viết báo cáo

TP. Hồ Chí Minh

Kinh phí

1351 (triệu đồng)

Số trang

159 tr.

Tóm tắt

Khai thác dữ liệu bảo đảm sự riêng tư (Privacy preserving Data mining- PPDM) là một lĩnh vực nghiên cứu tương đối mới trong cộng đồng khai thác dữ liệu và đã tồn tại khoảng hơn một thập kỷ. PPDM nghiên cứu các tác dụng phụ của phương pháp khai thác dữ liệu có nguồn gốc từ sự xâm nhập vào sự riêng tư của các cá nhân và tổ chức. Một số phương pháp tiếp cận để giải quyết vấn đề này đã được nghiên cứu và triển khai áp dụng. Phần lớn các phương pháp được đề xuất có thể được phân loại theo hai hướng nghiên cứu chính: ẩn dữ liệu và ẩn tri thức. Ẩn dữ liệu là hướng nghiên cứu về tính riêng tư trong các dữ liệu thô hay thông tin, có thể được đảm bảo trong quá trình khai thác dữ liệu. Các phương pháp của nhóm này tác động vào bản thân dữ liệu nhằm mục đích làm ẩn các loại thông tin nhạy cảm bằng các phương pháp khác nhau. Ẩn tri thức liên quan đến các phương pháp nhằm bảo vệ các kết quả khai thác dữ liệu nhạy cảm (tức là các mẫu tri thức được trích xuất) chứ không phải chính dữ liệu thô. Đây là hướng ứng dụng chính của các công cụ và thuật toán khai thác. Đề tài sẽ tiến hành tập trung nghiên cứu vào hướng ẩn tri thức: Phát triển các thuật toán hiệu quả và đề xuất các cấu trúc dữ liệu thích hợp để cân bằng giữa nhu cầu ẩn luật kết hợp nhạy cảm với khai thác thông tin hợp pháp dữ liệu của người dùng, với việc giảm thiểu các tác động phụ trong quá trình ẩn.

Từ khoá

Khai thác dữ liệu; Thuật toán; Công cụ; Đảm bảo riêng tư;

Nơi lưu trữ

24 Lý Thường Kiệt, Hà Nội

Ký hiệu kho

21098