检索结果-南通市图书馆

Slicing-Based Enhanced Method for Privacy-Preserving in Publishing Big Data

Computers, Materials & Continua 2022年第8期72卷 3665-3686页

作者： mohammed binjubier Mohd Arfian Ismail Abdulghani Ali Ahmed Ali Safaa Sadiq Faculty of Computing Universiti Malaysia PahangKuantanPahangMalaysia School of Computer Science and Informatics De Montfort UniversityLeicesterLE19BHUnited Kingdom School of Engineering Computing and Mathematical SciencesUniversity of WolverhamptonWulfruna Street WolverhamptonWV11LYUnited Kingdom

Publishing big data and making it accessible to researchers is important for knowledge building as it helps in applying highly efficient methods to plan,conduct,and assess scientific ***,publishing and processing big data poses a privacy concern related to protecting individuals’sensitive information while maintaining the usability of the published *** anonymization methods,such as slicing and merging,have been designed as solutions to the privacy concerns for publishing big ***,the major drawback of merging and slicing is the random permutation procedure,which does not always guarantee complete protection against attribute or membership ***,merging procedures may generatemany fake tuples,leading to a loss of data utility and subsequent erroneous knowledge *** study therefore proposes a slicingbased enhanced method for privacy-preserving big data publishing while maintaining the data *** particular,the proposed method distributes the data into horizontal and vertical *** lower and upper protection levels are then used to identify the unique and identical attributes’*** unique and identical attributes are swapped to ensure the published big data is protected from disclosure *** outcome of the experiments demonstrates that the proposed method could maintain data utility and provide stronger privacy preservation.

关键词： Big data big data privacy preservation anonymization data publishing

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