Mapa mental
Information Security in Big Data: Privacy and Data Mining
Conteúdo do mapa
Information Security in Big Data: Privacy and Data Mining
La privacidad del KDD
- Valor de los datos
- Amenazas a la privacidad
- Acceso no autorizado a datos personales
- Descubrimiento no deseado de información embarazosa
- Uso de la información para propositos ajenos
- Privacy Preserving Data Mining (PPDM)
- Objetivo
- Salvaguardar la información sensible
- Preservar la utilidad de los datos
- Los datos sensibles crudos no pueden ser minados directamente
- Resultados sensibles de la minería deben ser excluidos
- Objetivo
Knowledge Discovery from Data (KDD)
- Procesamiento de datos
- Selección
- Limpieza
- Integración
- Transformación de los datos
- Encontrar herramientas útiles para represetar los datos
- Minería de datos
- Métodos inteligentes
- Extracción de patrones de datos
- Patrones de evaluación y presentación
- Evaluación
- Representación
- Procesamiento de datos
Metodología Basada en Roles
- Problema de privacidad presente en todo el proceso del KDD
- Información Sensible
- Información que sólo ciertas personas tienen permitido ver
- Tipos de Usuarios
- Proveedor
- Posee los datos deseados
- Control de los datos sensibles
- Habilidad de hacer privada su información
- Ocultar la información sensible
- Compensación por pérdida de privacidad
- Posee los datos deseados
- Colector
- Recolecta los datos y los pasa al minero
- Modificación de los datos
- Datos útiles después de modificarlos
- Garantía de que no existe información sensible y aún es útil
- Recolecta los datos y los pasa al minero
- Minero
- Realiza la minería de datos
- Se enfoca en esconder la sensibilidad de los resultados a las partes de poca confianza
- Realiza la minería de datos
- Decision maker
- Toma acción para alcanzar un objetivo basado en el resultado de la minería de datos
- Se preocupa de la credibilidad de los datos
- Toma acción para alcanzar un objetivo basado en el resultado de la minería de datos
- Proveedor
La teoría del juego
- Beneficio vs Costo de Privacidad
- Un usuario actuará en su beneficio
- La acción de un usuario puede tener efecto en los intereses del otro usuario
- Los jugadores (usuarios) reciben pagos
- Acciones propias
- Acciones de otros jugadores
- Información
- Conocimiento de las diferentes variables del juego
- Resultado
- Valor de las acciones
- Pagos
- Estrategia
- Equilibrio
- El colector y el proveedor negocian el precio de los datos senibles y la protección de provacidad
- Anonimación de los datos
- Se llega un precio del usuario de los datos con el colector
- Anonimación de los datos
Imagens e arquivos do mapa
Informações
- Descrição
- Mapa mental del artículo Information Security in Big Data: Privacy and Data Mining de la IEEE. Referencia: Xu, L., Jiang, C., Wang, J., et al. (2014) Information Security in Big Data: Privacy and Data Mining. IEEE Access, 2, pp. 1149-1776.
- Criado por
- Francisco Flores
- Visualizações
- 72
- Tags
- Avaliação