Работа посвящена исследованию вопросов анализа персональных данных обеспечивающих конфиденциальность данных. Предполагается что даны частично критические социологические данные и перед представлением этих данных общественности требуется их модифицировать так, чтобы конфиденциальные данные не раскрывались, и чтобы анализ этих данных не отличался от анализа исходных данных. Работа строит улучшенные алгоритмы класс деревьев классификации и регрессии, которые предоставляют решение задачи генерации так называемых синтетических данных. Новое решение учитывает структуры областей конфиденциальности и проводит оптимизацию дерева замены данных на синтетические.
oai:noad.sci.am:135940
Mar 3, 2021
Jul 27, 2020
45
https://noad.sci.am/publication/149533
Հրատարակության անուն | Ամսաթիվ |
---|---|
Levon Aslanyan, Enhanced Cart Technologies in Partial Synthetic Data Generation | Mar 3, 2021 |
Aslanyan Levon Danoyan Hayk
Aslanyan Levon Ryazanov Vladimir Sahakyan Hasmik
Aslanyann Levon H. Krasnoproshin Viktor V. Ryazanov Vladimir V. Sahakyan Hasmik A.
Aslanyan Levon Topchyan Vardan Danoyan Haykaz
Aslanyan Levon Gronau Hans-Dietrich SahakyanHasmik Wagner Peter