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Study on Privacy Preserving Data Mining

隐私保护数据挖掘研究

基本信息

批准号：
16500088
负责人：
KIKUCHI Hiroaki
金额：
$ 2.37万
依托单位：
Tokai University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2005
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16500088/
关键词：
Data Mining Privacy Secure Function evaluation Cryptographic Protocol Privacy Policy 決定木学習

项目摘要

Study on Data Mining from Private Database of Questionnaires.We have studied the issue of disclosures of private evaluation from web-based questionnaire and clarified that the potential souse of disclosures is malicious insiders who engaged into administrative tasks of public server. In order to prevent dishonest behavior of malicious parties, we have applied a new cryptographical protocol of secure function evaluation using homomorphic public-key algorithms. The conventional protocol of secure function evaluation, however, can not apply here because a variety of question styles other than a simple one-out-of-n style are used in currently applied questionnaire survey. Thus, we have developed a new protocol based on disjunctive zero-knowledge proof protocol to overcome the issue of complicated style of questions. The performance and security of the proposed scheme are investigated in J.Nakazato and H.Kikuchi, Security Enhancement Preventing Personal Information Disclosure in Web-Based Questionnaire, IPSJ Journal, Vol.46, No.8, pp.2068-2077, 2005.We have also studied other data-mining algorithm including decision tree learning based on entropy, clustering schemes using Euclid distance and uncertain reasoning. One application is to automated web page classification systems with subjective uncertainty. Some of these schemes can be used to give a new protocol of extracting watermark information without revealing secret keys. We have shown several issues such as accuracy and performance of these protocols.

私人问卷数据库数据挖掘研究。我们研究了网络问卷私人评价的泄露问题，并阐明了潜在的泄露源是从事公共服务器管理任务的恶意内部人员。为了防止恶意方的不诚实行为，我们应用了一种使用同态公钥算法的安全功能评估的新密码协议。然而，传统的安全功能评估协议不能适用于此，因为在当前应用的问卷调查中，除了简单的n取一式之外，还使用了多种问题样式。因此，我们开发了一种基于析取零知识证明协议的新协议来克服问题类型复杂的问题。该方案的性能和安全性在 J.Nakazato 和 H.Kikuchi, Security Improvement Preventing Personal Information Disclosure in Web-Based Questionnaire, IPSJ Journal, Vol.46, No.8, pp.2068-2077, 2005 中进行了研究。我们还研究了其他数据挖掘算法，包括基于熵的决策树学习、使用欧几里得距离的聚类方案和不确定推理。一种应用是具有主观不确定性的自动化网页分类系统。其中一些方案可用于给出一种在不泄露密钥的情况下提取水印信息的新协议。我们已经展示了这些协议的准确性和性能等几个问题。

项目成果

期刊论文数量（23）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

個人情報漏洩を防止するWebアンケートのセキュリティ強化

加强网络调查安全，防止个人信息泄露

DOI：
发表时间：
2005
期刊：
情報処理学会論文誌 Vol.46,No.8
影响因子：
0
作者：
中里純二;菊池浩明
通讯作者：
菊池浩明

Secure Asymmetric Watermark Detection Without Secret of Modified Pixels

安全的非对称水印检测，无需修改像素的秘密

DOI：
发表时间：
2005
期刊：
6th International Workshop, WISA 2005, Revised Selected Papers LNCS 37 86, Springer
影响因子：
0
作者：
Mitsuo Okada;Hiroaki Kikuchi
通讯作者：
Hiroaki Kikuchi

Webpage Clustering Automated Classification into Jointly Classified Groups

网页聚类自动分类为联合分类组

DOI：
发表时间：
2005
期刊：
2005 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics,(SMC) W-AM5
影响因子：
0
作者：
佐藤智一;月川淳;大津金光;横田隆史;馬場敬信;Eiju Hirowatari et al.;Hiroaki Kikuchi
通讯作者：
Hiroaki Kikuchi

Security Enhancement Preventing Personal Information Disclosure in Web-Based Questionnaire

增强安全性，防止网络问卷中的个人信息泄露