Privacy Preserving Data Mining (eBook)

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2006 | 2006
X, 122 Seiten
Springer US (Verlag)
978-0-387-29489-6 (ISBN)

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Privacy Preserving Data Mining - Jaideep Vaidya, Christopher W. Clifton, Yu Michael Zhu
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Privacy preserving data mining implies the 'mining' of knowledge from distributed data without violating the privacy of the individual/corporations involved in contributing the data. This volume provides a comprehensive overview of available approaches, techniques and open problems in privacy preserving data mining. Crystallizing much of the underlying foundation, the book aims to inspire further research in this new and growing area.

Privacy Preserving Data Mining is intended to be accessible to industry practitioners and policy makers, to help inform future decision making and legislation, and to serve as a useful technical reference.


Data mining has emerged as a significant technology for gaining knowledge from vast quantities of data. However, concerns are growing that use of this technology can violate individual privacy. These concerns have led to a backlash against the technology, for example, a "e;Data-Mining Moratorium Act"e; introduced in the U.S. Senate that would have banned all data-mining programs (including research and development) by the U.S. Department of Defense.Privacy Preserving Data Mining provides a comprehensive overview of available approaches, techniques and open problems in privacy preserving data mining. This book demonstrates how these approaches can achieve data mining, while operating within legal and commercial restrictions that forbid release of data. Furthermore, this research crystallizes much of the underlying foundation, and inspires further research in the area.Privacy Preserving Data Mining is designed for a professional audience composed of practitioners and researchers in industry. This volume is also suitable for graduate-level students in computer science.

Privacy and Data Mining.- What is Privacy?.- Solution Approaches / Problems.- Predictive Modeling for Classification.- Predictive Modeling for Regression.- Finding Patterns and Rules (Association Rules).- Descriptive Modeling (Clustering, Outlier Detection).- Future Research - Problems remaining.

Erscheint lt. Verlag 28.9.2006
Reihe/Serie Advances in Information Security
Advances in Information Security
Zusatzinfo X, 122 p. 20 illus.
Verlagsort New York
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Datenbanken Data Warehouse / Data Mining
Informatik Netzwerke Sicherheit / Firewall
Informatik Theorie / Studium Kryptologie
Schlagworte classification • Clustering • Computer Science • Data Mining • privacy
ISBN-10 0-387-29489-9 / 0387294899
ISBN-13 978-0-387-29489-6 / 9780387294896
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