Ngày nay, sự phát triển của các hệ thống thông tin và ứng dụng web tạo ra
lượng dữ liệu lớn. Mỗi ngày, hàng triệu giao dịch điện tử có thể được thực hiện,
hay hàng tỷ bình luận/cảm xúc được bày tỏ trên các trang mạng xã hội. Bằng việc
khai phá, phân tích những nguồn dữ liệu này, các tri thức hoặc thông tin có giá trị
đã được tìm ra và đem lại nhiều lợi ích đáng kể cho những tổ chức, cá nhân [1],
ví dụ như: ra quyết định kinh doanh, am hiểu sở thích của khách hàng, giảm chi
phí vận hành.
Trên thực tế, bất kỳ một tập dữ liệu nào cũng chứa những thông tin mang
tính chất riêng tư, nhạy cảm như: bệnh lý của bệnh nhân, thu nhập của khách hàng,
quan điểm chính trị của người dùng. Vấn đề này là cản trở lớn đối với hoạt động
khai phá dữ liệu bởi một là, do lo ngại bị xâm phạm tới quyền riêng tư hoặc bị
ràng buộc về chính sách bảo vệ quyền riêng tư nên bên sở hữu không sẵn sàng
cung cấp dữ liệu thật cho bên khai phá; hai là, tiến trình khai phá dữ liệu có thể
làm lộ ra ngoài những thông tin nhạy cảm của các tổ chức, cá nhân.
Trước thách thức đó, nghiên cứu và phát triển các giải pháp khai phá tri thức
và thông tin hữu ích tiềm ẩn trong các tập dữ liệu trong khi những thông tin riêng
tư, nhạy cảm tồn tại bên trong dữ liệu vẫn được giữ an toàn và bí mật bởi các bên
sở hữu trở thành một nhiệm vụ rất cần thiết và quan trọng, thu hút được nhiều sự
quan tâm từ cộng đồng nghiên cứu [2].
117 trang |
Chia sẻ: Tài Chi | Ngày: 27/11/2023 | Lượt xem: 495 | Lượt tải: 1
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận án Đề xuất một số giải pháp khai phá dữ liệu phân tán đảm bảo tính riêng tư, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Nguyễn Văn Chung
ĐỀ XUẤT MỘT SỐ GIẢI PHÁP
KHAI PHÁ DỮ LIỆU PHÂN TÁN ĐẢM BẢO TÍNH RIÊNG TƯ
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH
THÁI NGUYÊN - NĂM 2023
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Nguyễn Văn Chung
ĐỀ XUẤT MỘT SỐ GIẢI PHÁP
KHAI PHÁ DỮ LIỆU PHÂN TÁN ĐẢM BẢO TÍNH RIÊNG TƯ
Chuyên ngành
Mã số
: Khoa học máy tính
: 9480101
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
1. PGS.TS. Trần Đức Sự
2. TS. Nguyễn Văn Tảo
THÁI NGUYÊN - NĂM 2023
i
LỜI CAM ĐOAN
Tác giả xin cam đoan các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận án
này là trung thực, khách quan. Những nội dung trong luận án là kết quả nghiên
cứu của bản thân tác giả. Các kết quả viết chung với các tác giả khác đều được sự
đồng ý của đồng tác giả trước khi đưa vào nôi dung luận án.
Việc tham khảo các nguồn tài liệu được trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham
khảo đúng quy định.
Thái Nguyên, tháng 6 năm 2023
NCS Nguyễn Văn Chung
ii
LỜI CẢM ƠN
Luận án này được hoàn thành tại trường Đại học Công nghệ thông tin và
Truyền thông - Đại học Thái Nguyên dưới sự hướng dẫn tận tình của thầy PGS.
TS Trần Đức Sự và thầy TS Nguyễn Văn Tảo, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu
sắc nhất tới hai Thầy.
Tác giả xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Trường Đại học Công nghệ
thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên, Ban Lãnh đạo khoa cùng toàn
thể quý Thầy, Cô khoa Công nghệ thông tin đã quan tâm, giúp đỡ tác giả trong
suốt thời gian nghiên cứu tại Trường.
Tác giả xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu trường Cao đẳng Kinh tế - Kỹ
thuật Vĩnh Phúc; cám ơn anh, chị, em và đồng nghiệp phòng Tổ chức - Hành chính,
khoa Công nghệ thông tin đã tạo điều kiện, động viên giúp đỡ tác giả trong thời
gian làm nghiên cứu sinh.
Xin được cảm ơn anh, chị, em nghiên cứu sinh và bạn bè đồng nghiệp gần
xa đã trao đổi, động viên, khích lệ tác giả trong quá trình học tập, nghiên cứu và
làm luận án.
Thái Nguyên, tháng 6 năm 2023
NCS Nguyễn Văn Chung
iii
MỤC LỤC
MỤC LỤC ...................................................................................................... i
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ............................................................. vi
DANH MỤC BẢNG ................................................................................... vii
DANH MỤC HÌNH VẼ ............................................................................. viii
MỞ ĐẦU ....................................................................................................... 1
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU TỪ NHIỀU
NGUỒN CÓ ĐẢM BẢO TÍNH RIÊNG TƯ ........................................................ 6
1.1. Giới thiệu chương ............................................................................... 6
1.2. Giới thiệu về khai phá dữ liệu có đảm bảo tính riêng tư .................... 6
1.3. Tổng quan về các phương pháp khai phá dữ liệu từ nhiều nguồn có
đảm bảo tính riêng tư ......................................................................................... 9
1.3.1. Khai phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư dựa trên
phương pháp biến đổi ngẫu nhiên .................................................................. 9
1.3.2. Khai phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư dựa trên
phương pháp ẩn danh ................................................................................... 10
1.3.3. Khai phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư dựa trên
phương pháp tính toán bảo mật nhiều thành viên (SMC) ........................... 12
1.4. Xác định các vấn đề luận án cần giải quyết ..................................... 16
1.5. Kết luận chương ............................................................................... 17
CHƯƠNG 2. PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN BẢO MẬT
NHIỀU THÀNH VIÊN ....................................................................................... 18
2.1. Giới thiệu chương ............................................................................. 18
2.2. Một số khái niệm cơ bản .................................................................. 19
2.2.1. Nhóm cyclic và phần tử sinh ..................................................... 19
2.2.2. Bài toán logarithm rời rạc trong nhóm cyclic và các giả thuyết
Diffie-Hellman ............................................................................................. 21
2.2.3. Phát biểu bài toán tính toán bảo mật nhiều thành viên ................... 23
iv
2.2.4. Các tính chất cơ bản của một giao thức tính toán bảo mật nhiều thành
viên ............................................................................................................... 25
2.2.5. Mô hình tính toán ...................................................................... 25
2.2.6. Biến thể của hệ mật ElGamal .................................................... 26
2.2.7. Mô hình bán trung thực ............................................................. 27
2.3. Một số giao thức tính toán bảo mật nhiều thành viên phổ biến ....... 28
2.3.1. Giao thức tổng bảo mật ............................................................. 28
2.3.2. Giao thức tích vô hướng bảo mật .............................................. 31
2.3.3. Giao thức đánh giá đa thức bảo mật .......................................... 34
2.4. Phát triển một số một số giao thức tính toán bảo mật nhiều thành viên .... 36
2.4.1. Giao thức tổng bảo mật cải tiến [CT1] ...................................... 36
2.4.2. Giao thức tính tổng bảo mật tổng quát [CT2] ........................... 38
2.4.3. Giao thức tích ba véc tơ bảo mật ............................................... 45
2.4.4. Giao thức Bảo mật độ hỗ trợ ..................................................... 49
2.4.5. Giao thức Tính độ hỗ trợ bảo mật [CT5] ................................... 61
2.5. Kết luận chương ............................................................................... 68
CHƯƠNG 3. ĐỀ XUẤT MỘT SỐ GIẢI PHÁP KHAI PHÁ DỮ LIỆU CÓ
ĐẢM BẢO TÍNH RIÊNG TƯ DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN BẢO
MẬT NHIỀU THÀNH VIÊN ............................................................................. 70
3.1. Giới thiệu chương ............................................................................. 70
3.2. Xây dựng giải pháp phân lớp dữ liệu Naive Bayes có đảm bảo tính
riêng tư cho mô hình dữ liệu phân tán ngang .................................................. 70
3.2.1. Giới thiệu ................................................................................... 70
3.2.2. Bài toán phân lớp Naïve Bayes trong mô hình dữ liệu phân tán
ngang có ràng buộc tính riêng tư ................................................................. 73
3.2.3. Giao thức phân lớp Naive Bayes có đảm bảo tính riêng tư ....... 75
3.2.4. Đánh giá giao thức đề xuất ........................................................ 76
3.3. Giải pháp khai phá luật kết hợp có đảm bảo tính riêng tư cho mô hình
dữ liệu phân mảnh dọc trên ba thành viên ....................................................... 81
3.3.1. Đặt vấn đề .................................................................................. 81
v
3.3.2. Bài toán khai phá luật kết hợp trong mô hình dữ liệu phân mảnh
dọc trên ba thành viên .................................................................................. 83
3.3.3. Giao thức khai phá luật kết hợp đảm bảo tính riêng tư cho mô hình
dữ liệu phân mảnh dọc trên ba thành viên ................................................... 84
3.3.4. Đánh giá giao thức đề xuất ........................................................ 85
3.4. Kết luận chương ............................................................................... 91
KẾT LUẬN ................................................................................................. 92
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ ............ 94
TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................... 95
PHỤ LỤC .................................................................................................. 105
A. Một số đoạn lệnh Python mẫu trong thực nghiệm của mục 3.2 ....... 105
B. Một số đoạn lệnh Python mẫu trong thực nghiệm của mục 3.3 ....... 106
vi
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt Tên đầy đủ
CR-SSP Efficient Collusion-Resisting Secure Sum Protocol
DDH Decisional Diffie–Hellman
DDM Distributed Data Mining
GSSP General Secure Sum Protocol
HE Homomorphic Encryption
DM Data Mining
PPDM Privacy-Preserving Data Mining
SMC Secure Multyparty Computation
SSL/TLS Secure Sockets Layer/ Transport Layer Security
SSP Secure Sum Protocol
OPE Oblivious polynomial evaluation
vii
DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1. So sánh giao thức GSSP với một vài giải pháp tổng bảo mật điển
hình ...................................................................................................................... 43
Bảng 2.2. Kết quả thực nghiệm khả năng chống thông đồng của GSSP và
CR-SSP ................................................................................................................ 44
Bảng 2.3. Chi phí truyền thông ................................................................... 60
Bảng 2.4. Độ phức tạp tính toán của giao thức tính độ hỗ trợ bảo mật ...... 61
Bảng 2.5. Chi phí truyền thông ................................................................... 68
Bảng 2.6. Độ phức tạp tính toán của giao thức tính độ hỗ trợ bảo mật ...... 68
Bảng 3.1. Thông tin bộ dữ liệu thực nghiệm .............................................. 77
Bảng 3.2. Kết quả thực nghiệm chương trình huấn luyện mô hình Naïve
Bayes có đảm bảo tính riêng tư trên bộ dữ liệu tin nhắn .................................... 80
Bảng 3.3. Các thông tin cơ bản của bộ dữ liệu thực nghiệm ...................... 87
Bảng 3.4. Kết quả thực nghiệm chương trình khai phá luật kết hợp có đảm
bảo tính riêng tư trên bộ dữ liệu giỏ hàng ........................................................... 88
Bảng 3.5. Các luật được khai phá trên bộ dữ liệu giỏ hàng ........................ 89
viii
DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Khai phá dữ liệu đảm bảo quyền riêng tư trên mô hình phân mảnh
dữ liệu .................................................................................................................. 13
Hình 2.1. Mô hình toán toán bảo mật nhiều thành viên .............................. 24
Hình 2. 2. Giai đoạn 1, giao thức tổng bảo mật cải tiến có 6 thành viên .... 36
Hình 2.3. Mô hình giai đoạn 1 của giao thức tính tổng bí mật tổng quát ... 39
Hình 2.4. Mô hình giai đoạn 2 của giao thức tính tổng bí mật tổng quát ... 40
Hình 3.1. Ví dụ về mô hình dữ liệu phân tán ngang ................................... 72
Hình 3.2. Mô hình dữ liệu phân tán dọc ba thành viên ............................... 83
Hình 3.3 Ví dụ về bộ dữ liệu mẫu ............................................................... 87
1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết
Ngày nay, sự phát triển của các hệ thống thông tin và ứng dụng web tạo ra
lượng dữ liệu lớn. Mỗi ngày, hàng triệu giao dịch điện tử có thể được thực hiện,
hay hàng tỷ bình luận/cảm xúc được bày tỏ trên các trang mạng xã hội. Bằng việc
khai phá, phân tích những nguồn dữ liệu này, các tri thức hoặc thông tin có giá trị
đã được tìm ra và đem lại nhiều lợi ích đáng kể cho những tổ chức, cá nhân [1],
ví dụ như: ra quyết định kinh doanh, am hiểu sở thích của khách hàng, giảm chi
phí vận hành.
Trên thực tế, bất kỳ một tập dữ liệu nào cũng chứa những thông tin mang
tính chất riêng tư, nhạy cảm như: bệnh lý của bệnh nhân, thu nhập của khách hàng,
quan điểm chính trị của người dùng. Vấn đề này là cản trở lớn đối với hoạt động
khai phá dữ liệu bởi một là, do lo ngại bị xâm phạm tới quyền riêng tư hoặc bị
ràng buộc về chính sách bảo vệ quyền riêng tư nên bên sở hữu không sẵn sàng
cung cấp dữ liệu thật cho bên khai phá; hai là, tiến trình khai phá dữ liệu có thể
làm lộ ra ngoài những thông tin nhạy cảm của các tổ chức, cá nhân.
Trước thách thức đó, nghiên cứu và phát triển các giải pháp khai phá tri thức
và thông tin hữu ích tiềm ẩn trong các tập dữ liệu trong khi những thông tin riêng
tư, nhạy cảm tồn tại bên trong dữ liệu vẫn được giữ an toàn và bí mật bởi các bên
sở hữu trở thành một nhiệm vụ rất cần thiết và quan trọng, thu hút được nhiều sự
quan tâm từ cộng đồng nghiên cứu [2].
Với những ý nghĩa như đã phân tích, luận án này lựa chọn đề tài “Đề xuất
một số giải pháp khai phá dữ liệu phân tán đảm bảo tính riêng tư”.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của luận án này là nghiên cứu nâng cao tính an toàn và
hiệu quả cho một số giải pháp khai phá dữ liệu đảm bảo tính riêng tư (PPDM) dựa
trên tính toán bảo mật nhiều thành viên trong mô hình dữ liệu phân tán. Để hiện
thực hóa mục tiêu này, luận án tập trung nghiên cứu ba vấn đề chính sau đây:
2
- Vấn đề thứ nhất là nghiên cứu, đánh giá các giải pháp khai phá dữ liệu đảm
bảo tính riêng tư hiện có, đặc biệt là những giải pháp dựa trên lĩnh vực tính toán
bảo mật nhiều thành viên.
- Vấn đề thứ hai là phát triển một số kỹ thuật tính toán bảo mật nhiều thành
viên và chứng minh các đề xuất mới hiệu quả hơn và có khả năng ứng dụng cao
hơn các phương pháp đã có.
- Vấn đề thứ ba là dựa trên các kỹ thuật tính toán bảo mật nhiều thành viên
mới phát triển, đề xuất một số giao thức khai phá dữ liệu đảm bảo tính riêng tư
cho cả hai mô hình dữ liệu phân mảnh theo chiều ngang và chiều dọc; đánh giá
hiệu quả và tính riêng tư của các giải pháp mới.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu của luận án là các phương pháp khai phá dữ liệu
từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư dựa trên phương pháp tính toán bảo mật
nhiều thành viên.
- Phạm vi nghiên cứu của luận án tập trung vào bài toán khai dữ liệu từ
nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư.
4. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
- Cách tiếp cận: luận án tổng hợp, phân tích, đánh giá các công trình có liên
quan tới vấn đề khai phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư, từ đó
đề xuất giải pháp phù hợp để giải quyết các vấn đề đã đặt ra.
- Phương pháp nghiên cứu của luận án là nghiên cứu lý thuyết và nghiên
cứu thực nghiệm. Về nghiên cứu lý thuyết: các định lý, mệnh đề trong luận án
được chứng minh chặt chẽ dựa vào các kiến thức cơ bản và các kết quả nghiên
cứu đã công bố. Về nghiên cứu thực nghiệm: luận án thực hiện cài đặt các thuật
toán, chạy thử nghiệm thuật toán, so sánh và đánh giá kết quả thực nghiệm so với
kết quả nghiên cứu lý thuyết, từ đó kết luận tính đúng đắn của kết quả nghiên cứu.
3
5. Các nội dung nghiên cứu chính, đóng góp mới của luận án
- Thứ nhất, luận án góp phần làm rõ bức tranh khái quát về lĩnh vực khai
phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư, đồng thời phát hiện ra
những khoảng trống nghiên cứu dựa trên việc đánh giá một số công trình nghiên
cứu liên quan.
- Thứ hai, luận án phát triển một số giao thức tính toán bảo mật nhiều thành
viên. Các giao thức này cho phép các thành viên tham gia tính toán và nhận được
kết quả tính toán chính xác mà không tiết lộ thông tin riêng tư của thành viên này
cho mỗi thành viên khác: giao thức thứ nhất tính tổng bảo mật cải tiến quá trình
gửi và nhận dữ liệu của mỗi thành viên với nhau bằng cách thực hiện ngẫu nhiên
hóa về số lượng thành viên gửi và ngẫu nhiên về giá trị gửi; giao thức thứ hai tính
tổng bảo mật tổng quát cho phép các nhà phát triển ứng dụng có thể tùy chọn các
mức độ bảo vệ tính riêng tư và yêu cầu về tính hiệu quả phù hợp với ngữ cảnh bài
toán ứng dụng; giao thức thứ ba cho phép tính toán tích vô hướng bảo mật trong
mô hình ba thành viên dựa trên giao thức đánh giá đa thức bảo mật, và hai giao
thức cuối cùng tính độ hỗ trợ bảo mật cũng cho mô hình tính toán ba thành viên.
- Thứ ba, luận án đề xuất các giao thức an toàn và hiệu quả để khai phá dữ
liệu đảm bảo tính riêng tư cho ngữ cảnh phân tán. Trong trường hợp dữ liệu phân
mảnh ngang, luận án áp dụng giao thức tính tổng bảo mật tổng quát đã đề xuất
nhằm nâng cao hiệu quả cho quá trình phân lớp dữ liệu Naive Bayes có đảm bảo
tính riêng tư trên tập dữ liệu phân tán ngang. Các đánh giá về lý thuyết và thực
nghiệm đã cho thấy thuật toán đề xuất bảo toàn được độ chính xác của kết quả
phân lớp và thời gian thực thi tương đối thấp. Với dữ liệu phân mảnh dọc, dựa
trên giao thức tính tích vô hướng bảo mật ba thành viên đã đề xuất, luận án phát
triển kỹ thuật khai phá luật kết hợp đảm bảo tính riêng tư cho phép ba thành viên
hợp tác mà không tiết lộ dữ liệu của mỗi thành viên cho các thành viên khác. Luận
án chỉ ra giao thức đề xuất an toàn hơn các giao thức hiện có để chống lại sự thông
đồng, mức độ thông đồng là hai thành viên không trung thực, nghĩa là trong ba
thành viên tham gia tính toán thì hai thành viên thông đồng với nhau cũng không
4
thể tìm ra dữ liệu riêng tư của thành viên còn lại. Đồng thời, các thí nghiệm trên
bộ dữ liệu thật cũng đã chứng minh khả năng ứng dụng thực tế của những giải
pháp đề xuất.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
6.1. Ý nghĩa khoa học
- Đề xuất một số giao thức tính toán bảo mật nhiều thành viên an toàn và
hiệu quả.
- Đề xuất giải pháp phân lớp dữ liệu Naïve Bayes đảm bảo tính riêng tư cho
mô hình dữ liệu phân tán ngang và giải pháp khai phá luật kết hợp đảm bảo tính
riêng tư cho kịch bản dữ liệu phân tán dọc ba thành viên.
6.2. Ý nghĩa thực tiễn
Kết quả nghiên cứu của luận án có thể được sử dụng làm cơ sở phát triển các
ứng dụng khai phá dữ liệu đảm bảo tính riêng tư cho các kịch bản mô hình dữ liệu
phân tán. Ngoài ra, các giao thức và giải pháp được đề xuất trong luận án có thể
được kết hơp, áp dụng để tạo ra những giải pháp PPDM cho nhiều bài toán khai
phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư khác nhau trong thực tế.
7. Bố cục luận án
Bố cục của luận án gồm phần mở đầu và ba chương nội dung, phần cuối là
kết luận của luận án tóm tắt những kết quả đạt được và những vấn đề cần nghiên
cứu tiếp theo và danh mục các tài liệu tham khảo.
- Chương 1 trình bày tổng quan về khai phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm
bảo tính riêng tư.
- Chương 2 trình bày các khái niệm cơ bản về mật mã và tính toán bảo mật
nhiều thành viên; phân tích đánh giá một số giao thức tính toán bảo mật nhiều
thành viên điển hình để từ đó phát triển các giao thức tính toán bảo mật nhiều
thành viên, bao gồm: giao thức tính tổng bảo mật cải tiến, giao thức tính tổng bảo
mật tổng quát, giao thức tính tích vô hướng bảo mật trong mô hình ba thành viên,
hai giao thức tính độ hỗ trợ bảo mật cũng cho mô hình tính toán ba thành viên.
5
- Chương 3 đề xuất các giải pháp khai phá dữ liệu đảm bảo tính riêng tư cho
mô hình dữ liệu phân tán dựa trên các giao thức tính toán bảo mật nhiều thành
viên mới được trình bày trong chương 2. Trong trường hợp dữ liệu phân mảnh
ngang: luận án đề xuất giao thức tính tổng bảo mật tổng quát nhằm nâng cao hiệu
quả trong phân lớp dữ liệu Naive Bayes có đảm bảo tính riêng tư. Với dữ liệu
phân mảnh dọc, luận án đề xuất giải pháp khai phá luật kết hợp đảm bảo tính riêng
tư trong kịch bản ba thành viên hợp tác về mặt dữ liệu dựa trên giao thức tính tích
vô hướng bảo mật của ba thành viên đã phát triển.
6
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU TỪ NHIỀU
NGUỒN CÓ ĐẢM BẢO TÍNH RIÊNG TƯ
1.1. Giới thiệu chương
Trong chương này, luận án trình bày tổng quan về khai phá dữ liệu từ nhiều
nguồn có đảm bảo tính riêng tư, trong đó giới thiệu một số phương pháp phá dữ
liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư phổ biến: Phương pháp biến đổi ngẫu
nhiên, phương pháp tính toán bảo mật nhiều thành viên, phương pháp ẩn danh dữ
liệu. Cuối chương này, lu