Luận án tiến sĩ: Giải pháp khai phá dữ liệu phân tán đảm bảo tính riêng tư

• Tác giả: Nguyễn Văn Chung
• Người hướng dẫn: PGS. TS Trần Đức Sự
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Giải Pháp Khai Phá Dữ Liệu Phân Tán Đảm Bảo Tính Riêng Tư
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thái Nguyên

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU TỪ NHIỀU NGUỒN CÓ ĐẢM BẢO TÍNH RIÊNG TƯ
• 1.1. Giới thiệu chương
• 1.2. Giới thiệu về khai phá dữ liệu có đảm bảo tính riêng tư
• 1.3. Khai phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư dựa trên phương pháp biến đổi ngẫu nhiên
• 1.4. Khai phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư dựa trên phương pháp tính toán bảo mật nhiều thành viên
• 1.5. Khai phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư dựa trên phương pháp ẩn danh
• 1.6. Xác định các vấn đề luận án cần giải quyết
• 1.7. Kết luận chương
• 2. CHƯƠNG 2: PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN BẢO MẬT NHIỀU THÀNH VIÊN
• 2.1. Giới thiệu chương
• 2.2. Một số khái niệm cơ bản
• 2.3. Nhóm cyclic và phần tử sinh
• 2.4. Bài toán logarithm rời rạc trong nhóm cyclic và các giả thuyết Diffie-Hellman
• 2.5. Phát biểu bài toán tính toán bảo mật nhiều thành viên
• 2.6. Các tính chất cơ bản của một giao thức tính toán bảo mật nhiều thành viên
• 2.7. Mô hình tính toán
• 2.8. Biến thể của hệ mật ElGamal
• 2.9. Mô hình bán trung thực
• 2.10. Một số giao thức tính toán bảo mật nhiều thành viên phổ biến
• 2.10.1. Giao thức tổng bảo mật
• 2.10.2. Giao thức tích vô hướng bảo mật
• 2.10.3. Giao thức đánh giá đa thức bảo mật
• 2.11. Phát triển một số một số giao thức tính toán bảo mật nhiều thành viên
• 2.11.1. Giao thức tổng bảo mật cải tiến [CT1]
• 2.11.2. Giao thức tính tổng bảo mật tổng quát [CT2]
• 2.11.3. Giao thức tích ba véc tơ bảo mật
• 2.11.4. Giao thức Bảo mật độ hỗ trợ
• 2.11.5. Giao thức Tính độ hỗ trợ bảo mật [CT5]
• 2.12. Kết luận chương
• 3. 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
• 3.1. Giới thiệu chương
• 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
• 3.3. Bài toán phân lớp Naïve Bayes trong mô hình dữ liệu phân tán ngang có ràng buộc tính riêng tư
• 3.4. Giao thức phân lớp Naive Bayes có đảm bảo tính riêng tư. Đánh giá giao thức đề xuất
• 3.5. 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
• 3.6. Bài toán khai phá luật kết hợp trong mô hình dữ liệu phân mảnh dọc trên ba thành viên
• 3.7. Giao thức khai phá luật kết hợp đảm bảo tính riêng tư cho mô hình dữ liệu phân mảnh dọc trên ba thành viên
• 3.8. Đánh giá giao thức đề xuất
• 3.9. Kết luận chương
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giải pháp khai phá dữ liệu

Luận án tập trung vào việc đề xuất các giải pháp khai phá dữ liệu hiệu quả, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu phân tán. Các phương pháp được nghiên cứu nhằm đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu trong quá trình khai phá. Luận án đánh giá các phương pháp hiện có và đề xuất các kỹ thuật mới để cải thiện hiệu quả và bảo mật. Các giải pháp khai phá dữ liệu được đề xuất bao gồm việc sử dụng các giao thức tính toán bảo mật nhiều thành viên (SMC) để đảm bảo rằng thông tin riêng tư không bị tiết lộ trong quá trình xử lý dữ liệu.

1.1. Phương pháp biến đổi ngẫu nhiên

Phương pháp này sử dụng các kỹ thuật biến đổi ngẫu nhiên để che giấu thông tin nhạy cảm trong dữ liệu. Bằng cách thêm nhiễu hoặc thay đổi giá trị dữ liệu, phương pháp này giúp đảm bảo tính riêng tư mà vẫn duy trì được tính hữu ích của dữ liệu cho mục đích khai phá.

1.2. Phương pháp ẩn danh dữ liệu

Phương pháp ẩn danh dữ liệu tập trung vào việc loại bỏ hoặc thay thế các thông tin nhận dạng cá nhân trong dữ liệu. Điều này giúp ngăn chặn việc tái định danh cá nhân từ dữ liệu đã được công bố, đảm bảo tính riêng tư của người dùng.

II. Dữ liệu phân tán

Luận án nghiên cứu các mô hình dữ liệu phân tán và cách thức khai phá dữ liệu trong các mô hình này. Dữ liệu phân tán có thể được phân mảnh theo chiều ngang hoặc chiều dọc, và mỗi mô hình đòi hỏi các phương pháp khai phá khác nhau. Luận án đề xuất các giải pháp khai phá dữ liệu phân tán đảm bảo tính riêng tư, đặc biệt là trong các mô hình phân mảnh dọc và ngang.

2.1. Phân mảnh dữ liệu theo chiều ngang

Trong mô hình phân mảnh ngang, dữ liệu được chia thành các phần nhỏ, mỗi phần chứa một số bản ghi với cùng bộ thuộc tính. Luận án đề xuất các giao thức khai phá dữ liệu đảm bảo tính riêng tư trong mô hình này, giúp các bên tham gia có thể hợp tác mà không tiết lộ dữ liệu riêng của mình.

2.2. Phân mảnh dữ liệu theo chiều dọc

Trong mô hình phân mảnh dọc, dữ liệu được chia theo các thuộc tính, mỗi bên sở hữu một phần dọc của dữ liệu. Luận án đề xuất các giao thức khai phá dữ liệu đảm bảo tính riêng tư trong mô hình này, đặc biệt là trong các kịch bản ba thành viên hợp tác.

III. Đảm bảo tính riêng tư

Luận án nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đảm bảo tính riêng tư trong quá trình khai phá dữ liệu. Các giải pháp được đề xuất nhằm đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm không bị tiết lộ trong quá trình xử lý dữ liệu. Luận án sử dụng các kỹ thuật như mã hóa đồng cấu (Homomorphic Encryption) và tính toán bảo mật nhiều thành viên (SMC) để đạt được mục tiêu này.

3.1. Mã hóa đồng cấu

Mã hóa đồng cấu cho phép thực hiện các phép tính trên dữ liệu đã được mã hóa mà không cần giải mã. Điều này giúp đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu trong quá trình khai phá.

3.2. Tính toán bảo mật nhiều thành viên

Các giao thức SMC cho phép nhiều bên tham gia tính toán trên dữ liệu của họ mà không tiết lộ thông tin riêng tư. Luận án đề xuất các giao thức SMC mới để cải thiện hiệu quả và bảo mật trong quá trình khai phá dữ liệu phân tán.

IV. Luận án tiến sĩ

Luận án tiến sĩ này đóng góp vào lĩnh vực khai phá dữ liệu phân tán đảm bảo tính riêng tư bằng cách đề xuất các giải pháp mới và hiệu quả. Các kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong các ứng dụng thực tế như khai phá dữ liệu y tế, tài chính và mạng xã hội. Luận án cũng mở ra hướng nghiên cứu mới trong việc phát triển các kỹ thuật bảo mật dữ liệu trong tương lai.

4.1. Đóng góp khoa học

Luận án đã phát triển các giao thức tính toán bảo mật nhiều thành viên mới, giúp cải thiện hiệu quả và bảo mật trong quá trình khai phá dữ liệu phân tán.

4.2. Ứng dụng thực tiễn

Các giải pháp được đề xuất trong luận án có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như y tế, tài chính và mạng xã hội, giúp đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu trong quá trình khai phá.