Privacy preserving data mining
Authors: Σκαρκαλά Μαρία-Ελένη 
Published: March 2023

Ιατρικές, οικονομικές ή κοινωνικές βάσεις δεδομένων αναλύονται καθημερινά για την ανακάλυψη προτύπων και χρήσιμων πληροφοριών. Προβλήματα απορρήτου προκύπτουν καθώς ορισμένα τμήματα βάσης δεδομένων περιέχουν ευαίσθητα δεδομένα. Οι τεχνικές εξόρυξης δεδομένων χρησιμοποιούνται για την ανάλυση, την επεξεργασία και τη διαχείριση τεράστιων ποσοτήτων δεδομένων, διασφαλίζοντας παράλληλα τη διατήρηση των ιδιωτικών πληροφοριών, καθώς τα δεδομένα μπορούν να αξιοποιηθούν από πιθανούς επιτιθέμενους. Όσον αφορά τα κοινωνικά δίκτυα, η ανάλυση τους για την προστασία της ιδιωτικότητας στοχεύει στην καλύτερη κατανόηση του δικτύου και της συμπεριφοράς του, ενώ ταυτόχρονα προστατεύει το απόρρητο και την ταυτότητα των ατόμων του. Τα δεδομένα δικτύου περιέχουν ευαίσθητες πληροφορίες και λόγω της αυξανόμενης δημοτικότητας τους που δημοσιεύονται δημοσίως, απαιτούνται αποτελεσματικές τεχνικές ανωνυμοποίησης για τη διάθεση των δεδομένων για έρευνα.Λαμβάνοντας υπόψη τα παραπάνω, αυτή η διατριβή χωρίζεται σε δύο μέρη και εστιάζει στη διατήρηση της ιδιωτικότητας σε κατανεμημένες βάσεις δεδομένων και δεδομένα κοινωνικών δικτύων. Στο πρώτο μέρος, παρουσιάζεται ένας αλγόριθμος εξόρυξης δεδομένων διατήρησης απορρήτου, σχεδιασμένος και υλοποιημένος διεξοδικά για οριζόντιες και κατακόρυφες κατατμημένες βάσεις δεδομένων, οι οποίες περιέχουν χαρακτηριστικά είτε με ονομαστικές είτε με αριθμητικές τιμές. Ταυτόχρονα, η ακρίβεια των τελικών αποτελεσμάτων και η διατήρηση της ιδιωτικότητας είναι ο κύριος στόχος του προτεινόμενου πρωτοκόλλου. Η κρυπτογραφία, όπως φαίνεται από προηγούμενη έρευνα, είναι η πιο ακριβής προσέγγιση για την απόκτηση γνώσεων, διατηρώντας παράλληλα το απόρρητο για να διασφαλιστεί τόσο η εμπιστευτικότητα όσο και η ακεραιότητα των δεδομένων. Ο προτεινόμενος αλγόριθμος εκμεταλλεύεται το πολυ-υποψήφιο σχήμα εκλογής για να κατασκευάσει ένα tree-augmented naive Bayesian ταξινομητή, μια πιο ισχυρή παραλλαγή του κλασικού αφελής ταξινομητή Bayes. Η εκμετάλλευση του κρυπτοσυστήματος Paillier και η θεμελιώδης ομομορφική αρχή δείχνουν στην ανάλυση ασφάλειας ότι διασφαλίζεται η προστασία της ιδιωτικότητας και ο προτεινόμενος αλγόριθμος παρέχει ισχυρές άμυνες ενάντια σε κοινές επιθέσεις.Στο δεύτερο μέρος, αναπτύσσεται μια μέθοδος ανωνυμοποίησης για σταθμισμένα γραφήματα, δηλαδή για κοινωνικά δίκτυα όπου η ισχύς των συνδέσμων είναι σημαντική. Προηγούμενες μελέτες επικεντρώνονται κυρίως στην αποτροπή της αποκάλυψης ταυτότητας σε μη σταθμισμένα γραφήματα. Ωστόσο, ένα σταθμισμένο γράφημα είναι πιο περιγραφικό, αποκαλύπτοντας περισσότερες πληροφορίες σχετικά με τις σχέσεις μεταξύ οντοτήτων, γεγονός που επιτρέπει στους επιτιθέμενους να επωφεληθούν από πιθανές τρύπες ασφαλείας. Τα βάρη μπορούν να είναι απαραίτητα για την ανάλυση κοινωνικών δικτύων, αλλά θέτουν νέες προκλήσεις στην προστασία του απορρήτου για την ανάλυση δικτύων. Για παράδειγμα, ένας επιτιθέμενος μπορεί να χρησιμοποιήσει τις πληροφορίες του σχετικά με κάποια βάρη συνδέσμων για να επαναπροσδιορίσει τα άτομα. Αυτό έρχεται σε αντίθεση με πολλές προηγούμενες μελέτες που θεωρούν μόνο μη σταθμισμένα γραφήματα. Η προτεινόμενη μέθοδος ανωνυμοποίησης λαμβάνει υπόψη την ταυτότητα, την σύνδεση και το βάρος της σύνδεσης για την ανωνυμοποίηση σταθμισμένων δεδομένων γραφήματος, υποθέτοντας ότι οι επιτιθέμενοι έχουν γνώση σχετικά με τη γειτονιά μιας στοχευμένης οντότητας. Συγκεκριμένα, παρουσιάζεται μια k - ανώνυμη τεχνική που ομαδοποιεί οντότητες με τις ίδιες γειτονιές σε υπεροντότητες και τις αντίστοιχες συνδέσεις σε υπερσυνδέσεις. Η μέθοδος παρέχει k - ανωνυμία κόμβων έναντι επιθέσεων όπου ο επιτιθέμενος έχει πληροφορίες σχετικά με τη δομή του δικτύου, συμπεριλαμβανομένων των βαρών. Και οι δύο μεθοδολογίες έχουν αποδειχθεί αποτελεσματικές και έχουν αξιολογηθεί ως προς το απόρρητο και τη χρησιμότητα. Τα πειράματα που αντλούν τα οφέλη από πραγματικές βάσεις δεδομένων δείχνουν τη διατήρηση των ιδιωτικών δεδομένων κατά τη διάρκεια τεχνικών εξόρυξης γνώσης.