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Enhancing the Efficiency in Privacy Preserving Learning of Decision Trees in Partitioned Databases

Lory, Peter (2012) Enhancing the Efficiency in Privacy Preserving Learning of Decision Trees in Partitioned Databases. In: Domingo-Ferrer, Josep und Tinnirello, Ilenia, (eds.) Privacy in Statistical Databases: UNESCO Chair in Data Privacy, International Conference, PSD 2012, Palermo, Italy, September 26-28, 2012. Proceedings. Lecture notes in computer science, 7556. Springer, Berlin, S. 322-335. ISBN 978-3-642-33626-3.

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Zusammenfassung

This paper considers a scenario where two parties having private databases wish to cooperate by computing a data mining algorithm on the union of their databases without revealing any unnecessary information. In particular, they want to apply the decision tree learning algorithm ID3 in a privacy preserving manner. Lindell and Pinkas (2002) have presented a protocol for this purpose, which enjoys ...

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Dokumentenart:Buchkapitel
Datum:September 2012
Institutionen:Wirtschaftswissenschaften > Institut für Wirtschaftsinformatik > Entpflichtete oder im Ruhestand befindliche Professoren > Professur für Wirtschaftsinformatik & Wirtschaftsmathematik (Prof. Dr. Peter Lory)
Projekte:"Regionale Wettbewerbsfähigkeit und Beschäftigung", Bayern, 2007-2013 (EFRE), Teil des SECBIT Projekts
Stichwörter / Keywords:Privacy preserving data mining, decision tree learning, twoparty computations, Chebyshev expansion.
Dewey-Dezimal-Klassifikation:000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:04 Okt 2012 06:14
Zuletzt geändert:04 Okt 2012 06:14
Dokumenten-ID:25991
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