Geometric Data Perturbation for Privacy Preserving Outsourced Da...

该文件是一篇关于数据挖掘隐私保护的经典论文，题为《几何数据扰动用于隐私保护外包数据挖掘》。作者陈可可提出了一种名为几何数据扰动（GDP）的方法，以解决数据扰动中的隐私保护和数据效用之间的平衡问题。在数据挖掘中，数据扰动是一种常见的隐私保护技术，但它面临的一个主要挑战是如何平衡隐私保护与数据效用，这两者通常被视为一对矛盾的因素。论文认为，通过在扰动过程中选择性地保留与任务/模型相关的特定信息，可以同时提高隐私保护和数据效用。论文讨论了这种特定信息的一种类型，即多维几何信息，并提出了GDP方法以保留数据扰动中的这种信息。 GDP方法首先展示了在几何扰动数据集上，多种已知的数据挖掘模型能够达到与原始数据集上相当的模型质量水平。接着，论文解释了GDP方法背后的直觉，并将其与随机投影扰动等其他多维扰动方法进行比较。之后，作者提出了一个多列隐私评估框架，用于评估几何数据扰动对于不同级别攻击的有效性，并使用该框架研究了几何扰动数据集上的几种攻击。实验研究还表明，几何数据扰动不仅能提供令人满意的隐私保护，而且能很好地保留模型的准确性。 数据挖掘通常涉及到利用数据中的多维几何信息，而论文中提出的GDP方法正是为了在数据扰动过程中保护这种信息。这种信息通常是数据挖掘模型隐式使用的，例如，在聚类、分类和回归等常见任务中。GDP方法的提出是为了在不泄露敏感数据的前提下，保护这些模型中的几何结构，从而保证数据挖掘任务能够在保留隐私的同时，尽可能准确地执行。 云计数的兴起使得基于服务的计算成为主要范式。无论用户是利用云平台服务还是使用托管在云上的现有服务，都必须导出他们的私人数据。在云计算的背景下，隐私保护变得尤为重要，因为数据通常需要在组织之间共享或由第三方服务提供商处理。在这种情况下，外包数据挖掘任务时，保护原始数据不被泄露的同时，还能获得有效的挖掘结果，是一个关键问题。GDP方法提供了一种新的数据隐私保护途径，尤其适用于云计算环境。 论文提出的多列隐私评估框架是一个创新点，它允许评估数据扰动技术在面对不同攻击时的表现。这意味着可以针对不同类型的数据挖掘任务，评估和比较不同数据扰动方法的隐私保护能力。通过对几何扰动数据集进行的攻击研究，论文展示了GDP方法在保护隐私方面的效能，并且实验结果表明该方法在保持数据挖掘模型准确性方面表现优异。 这篇论文对于理解在大数据环境下，如何平衡数据挖掘中的隐私保护和数据效用，提供了重要的理论和实验依据。随着云计算和大数据分析在各行各业中的广泛应用，确保数据的安全性和隐私性变得越来越重要。GDP方法的提出，为隐私保护数据挖掘领域提供了新的研究方向和实用工具。