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Ingénierie des Systèmes d'Information

Networking and Information Systems
1633-1311
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 12/1 - 2007  - pp.85-107  - doi:10.3166/isi.12.1.85-107
TITRE
Préservation de la vie privée Recherche de motifs séquentiels dans des bases de données distribuées

RÉSUMÉ
La nécessité de garantir la confidentialité des données sources lors de l'extraction de connaissance est un domaine de recherche actuel de la communauté fouille de données. Dans cet article, nous présentons un nouvel algorithme, PRIPSEP (privacy preserving sequential patterns), pour extraire des motifs séquentiels dans des bases de données distribuées tout en assurant la contrainte de préservation de la vie privée. Nous prouvons que notre architecture et les protocoles employés par notre algorithme sont sécurisés.


ABSTRACT
Extracting knowledge without disclosing any individual or sensitive information is a new challenging problem for the data mining community. In this paper, we present a new algorithm PRIPSEP (privacy preserving sequential patterns) for the mining of sequential patterns from distributed databases while preserving privacy. We prove that our architecture and protocols employed by our algorithm are secure.


AUTEUR(S)
Vishal KAPOOR, Pascal PONCELET, François TROUSSET, Maguelonne TEISSEIRE

MOTS-CLÉS
fouille de données, motifs séquentiels, préservation de la vie privée.

KEYWORDS
data mining, sequential patterns, privacy preserving.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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