Privacy-preserving data mining in homogeneous collaborative clustering
المؤلفون المشاركون
Awdah, Muhammad
Salim, Samih A.
Ali, Ihab
Sad, al-Sayyid
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 12، العدد 6 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2015-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Privacy concern has become an important issue in data mining.
In this paper, a novel algorithm for privacy preserving in distributed environment using data clustering algorithm has been proposed.
As demonstrated, the data is locally clustered and the encrypted aggregated information is transferred to the master site.
This aggregated information consists of centroids of clusters along with their sizes.
On the basis of this local information, global centroids are reconstructed then it is transferred to all sites for updating their local centroids.
Additionally, the proposed algorithm is integrated with Elliptic Curve Cryptography (ECC) public key cryptosystem and Diffie-Hellman Key Exchange.
The proposed distributed encrypted scheme can add an increase not more than 15% in performance time relative to distributed non encrypted scheme but give not less than 48% reduction in performance time relative to centralized scheme with the same size of dataset.
Theoretical and experimental analysis illustrates that the proposed algorithm can effectively solve privacy preserving problem of clustering mining over distributed data and achieve the privacy-preserving aim.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Awdah, Muhammad& Salim, Samih A.& Ali, Ihab& Sad, al-Sayyid. 2015. Privacy-preserving data mining in homogeneous collaborative clustering. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 12, no. 6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-431182
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Awdah, Muhammad…[et al.]. Privacy-preserving data mining in homogeneous collaborative clustering. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 12, no. 6 (2015).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-431182
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Awdah, Muhammad& Salim, Samih A.& Ali, Ihab& Sad, al-Sayyid. Privacy-preserving data mining in homogeneous collaborative clustering. The International Arab Journal of Information Technology. 2015. Vol. 12, no. 6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-431182
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-431182
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر