Privacy-preserving data mining via secure multiparty computation
Conventional data mining algorithms handle with the data sets that are usually maintained in one central server. If data sets are distributed among multiple parties, one trusted server collects the data sets first before performing data mining tasks. Distributed data mining (DDM) [27, 28, 103] was p...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Han, Shu Guo |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Ng Wee Keong |
التنسيق: | Theses and Dissertations |
اللغة: | English |
منشور في: |
2010
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/41834 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Privacy preserving query processing on outsourced data via secure multiparty computation
بواسطة: Do, Hoang Giang
منشور في: (2018) -
Embedded caching framework for privacy preserving data mining
بواسطة: Zhai, Ke
منشور في: (2009) -
Privacy-preserving multi-user outsourced computation for boolean circuits
بواسطة: LIU, Xueqiao., وآخرون
منشور في: (2023) -
Preserving Privacy in Supply Chain Management: A Challenge for Next Generation Data Mining
بواسطة: Ahluwalia, Madhu, وآخرون
منشور في: (2007) -
Privacy preserving association rule mining
بواسطة: Suruchi Sharma.
منشور في: (2009)