Applying genetic algorithms on multi-level micro-aggregation techniques for secure statistical databases

العناوين الأخرى

تطبيق الخوارزميات الجينية على التقنيات التجميعية الدقيقة متعددة المستويات لسرية قواعد البيانات الإحصائية

مقدم أطروحة جامعية

Nawfal, Umar Salih

مشرف أطروحة جامعية

Fayyumi, Iba

الجامعة

جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا

الكلية

كلية الملك الحسين لعلوم الحوسبة

القسم الأكاديمي

قسم علم الحاسوب

دولة الجامعة

الأردن

الدرجة العلمية

ماجستير

تاريخ الدرجة العلمية

2018

الملخص الإنجليزي

Micro-aggregation is one of the Statistical Disclosure Controls (SDC) for micro-data file.

Micro-data file is aggregated into groups of fixed-size k or variable-size between k and 2k-1, where k is a constant threshold set by protector, prior to publication.

The rationale behind this is to prevent disclosure of individual information and to provide an accurate statistical summary.

A new genetic micro-aggregated algorithm is proposed, to be implemented, tested and compared to the state-of-the-art.

The proposed algorithm is designed for a fixed-size.

A new novel two-stage multi-variate micro-aggregation technique is proposed.

It is called Genetic Multi-variate Micro-Aggregation Technique (GMMAT).

It utilizes a genetic algorithm to aggregate the multi-variate micro-data in order to reach an equilibrium point between Information Loss (IL) and Disclosure Risk (DR).

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

• قواعد البيانات
• الخوارزميات الجينية

عدد الصفحات

64

قائمة المحتويات

• APA
• MLA
• AMA

لغة النص

الإنجليزية

نوع البيانات

رسائل جامعية

رقم السجل

BIM-833203