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

Các nhiệm vụ khác

Nghiên cứu chế tạo thiết bị đo online khí SO2 bằng công nghệ huỳnh quang cực tím phục vụ quan trắc môi trường không khí trong các khu công nghiệp
Nghiên cứu sản xuất thuốc hàn tự động bằng nguyên liệu trong nước
Nghiên cứu xây dựng mô hình chuyển dịch cơ cấu cây trồng theo hướng sản xuất hàng hoá vùng đất màu huyện Thanh Oai - Hà tây
Nghiên cứu giải pháp quản lý bền vững bệnh đạo ôn hại lúa tại vùng đồng bằng sông Cửu Long
Phát triển đất nước thành nước công nghiệp hiện đại theo định hướng xã hội chủ nghĩa
Thực trạng và giải pháp phát triển thể thao giải trí ở Thành phố Hồ Chí Minh
Nghiên cứu tổng hợp chất thơm-hương liệu
Sử dụng bức xạ ion hóa gamma liều thấp mhằm nâng cao năng suất và chất lượng tơ kén tằm dâu Bombyx mory L
Nghiên cứu công nghệ điều hành liên hồ chứa đảm bảo ngăn lũ chậm lũ an toàn vận hành hồ chứa và sử dụng hợp lý tài nguyên nước về mùa kiệt lưu vực sông Ba
Sự tương đồng và khác biệt về quan điểm cách mạng Việt Nam giữa Hồ Chí Minh với Đảng Cộng sản Đông Dương và Quốc tế cộng sản những năm 30 thế kỷ XX

liên kết website

Lượt truy cập

Lượt truy cập : 24,041,808

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⁽³⁾⁽²⁾

Cán bộ phối hợp

TS. Trần Minh Thái⁽¹⁾, 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

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

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