شماره ركورد :
1034079
عنوان مقاله :
پنهان‌سازي مجموعه عناصر حساس از طريق حذف تراكنش‌هاي حساس مرتب‌سازي شده با الگوريتم ژنتيك چند هدفه
عنوان به زبان ديگر :
Hiding the Sensitive Itemsets through the Ordered Sensitive Transactions Deletion via Multi-Objective Genetic Algorithms
پديد آورندگان :
قاسمي، كبري دانشگاه آزاد اسلامي واحد اصفهان (خوراسگان) - دانشكده فني و مهندسي , زماني دهكردي، بهزاد دانشگاه آزاد اسلامي واحد شهركرد - دانشكده فني و مهندسي , زماني بروجني، فرساد دانشگاه آزاد اسلامي واحد اصفهان (خوراسگان) - دانشكده فني و مهندسي
تعداد صفحه :
15
از صفحه :
851
از صفحه (ادامه) :
0
تا صفحه :
865
تا صفحه(ادامه) :
0
كليدواژه :
قواعد انجمني , پنهان‌سازي مجموعه عناصر حساس , الگوريتم‌هاي ژنتيك چندهدفه
چكيده فارسي :
قواعد انجمني، براي يافتن ارتباط پنهان و وابستگي‌هاي ميان مجموعه عناصر مختلف در پايگاه داده به كار مي‌روند كه در قالب قانون استخراج مي‌شوند؛ اما مشكل اين روش، افشاء اطلاعات حساس و تهديد محرمانگي اطلاعات مي‌باشد. فرايند ايمن‌سازي داده‌ها باوجود تحقيقات گسترده در اين حوزه به‌عنوان يك مسئله NPHard در نظر گرفته مي‌شود. اين مقاله با استفاده از الگوريتم ژنتيك چندهدفه و نيز رويكرد مبتني بر پشتيبان، سعي در كاهش پشتيباني مجموعه عناصر حساس موجود در پايگاه داده تراكنشي دارد. روش پيشنهادي با حذف تراكنش‌هايي كه شامل عناصر حساس هستند، باعث كاهش پشتيباني عناصر حساس به كمتر از حداقل آستانه پشتيباني شده كه ايمن‌سازي پايگاه داده را به همراه دارد. روش پيشنهادي در هر تكرار، تنها با يك‌بار پويش تراكنش‌هاي حساس به‌جاي پويش كل تراكنش‌هاي پايگاه داده، باعث افزايش سرعت و كاهش هزينه‌هاي اجرا مي‌گردد. همچنين براي كاهش عوارض ناشي از پنهان‌سازي، تراكنش‌ها بر اساس كمترين طول يا بيشترين عنصر حساس و كمترين عنصر غير حساس مرتب‌سازي مي‌شوند.
چكيده لاتين :
Association rules are used to find hidden relationships and dependencies among different itemsets in the database that is extracted in the form of the rule, but the problem with this approach is the discovery of sensitive information and the treatment of information privacy. The sanitization process data is considered as a NPHard problem. In this article, we try to reduce support the sensitive itemsets in the transactional database using multi-objective genetic algorithms and the support-based approach. The proposed approach with the transaction deletion that includes sensitive itemsets leads to less support sensitive itemsets than the minimum support threshold and leads to the database sanitization. In each iteration of our method leads to increase the speed and reduce the performance criteria by one time of the scanning of the sensitive transaction instead of scanning the entire database of transactions. In addition, to reduce the effects of hiding the sensitive itemsets, the transactions sort based on the shortest length, the most sensitive itemsets and the least non-sensitive itemsets.
سال انتشار :
1397
عنوان نشريه :
مهندسي برق دانشگاه تبريز
فايل PDF :
7550601
عنوان نشريه :
مهندسي برق دانشگاه تبريز
لينک به اين مدرک :
بازگشت