다수의 데이터 릴리즈를 지원하는 프라이버시 보존 데이터 클러스터링 방법
    1.
    发明公开
    다수의 데이터 릴리즈를 지원하는 프라이버시 보존 데이터 클러스터링 방법 有权
    分组隐藏保护数据的方法,支持多个数据发布

    公开(公告)号:KR1020100069444A

    公开(公告)日:2010-06-24

    申请号:KR1020080128122

    申请日:2008-12-16

    Inventor: 아지즈 홍도원

    CPC classification number: G06F21/6245 G06F17/16 G06F21/6272

    Abstract: PURPOSE: A method of clustering privacy preserving data that support multiple data release are provided to supply a mechanism that optimizes a learning procedure for a cluster from a united data and enable a third person to perform clustering based on union of data rotated according to release scenarios. CONSTITUTION: An orthonormal matrix and a rotation matrix of privacy data that a user possesses are generated(S210), and the privacy data are rotated based on the rotation matrix. If additional data except the privacy data exist or a user releases the additional data for cluster, the additional data generates the additional matrix corresponding to the additional data and are rotated(S230). If the plural rotated data sets are required to be united, the rotation matrix generates a seed and is released to be used in data unification(S250).

    Abstract translation: 目的:提供一种聚类保护多个数据发布的隐私保护数据的方法,以提供从联合数据优化集群的学习过程的机制,并使第三方能够根据根据发布场景旋转的数据的并集执行集群 。 构成:生成用户拥有的隐私数据的正交矩阵和旋转矩阵(S210),并且基于旋转矩阵旋转隐私数据。 如果存在除隐私数据之外的附加数据或用户释放用于集群的附加数据,则附加数据生成与附加数据相对应的附加矩阵并旋转(S230)。 如果需要将多个旋转的数据集合在一起,则旋转矩阵生成种子并被释放以在数据统一中使用(S250)。

    다수의 데이터 릴리즈를 지원하는 프라이버시 보존 데이터 클러스터링 방법
    2.
    发明授权
    다수의 데이터 릴리즈를 지원하는 프라이버시 보존 데이터 클러스터링 방법 有权
    聚类保护多个数据发布的隐私保护数据的方法

    公开(公告)号:KR101139409B1

    公开(公告)日:2012-04-27

    申请号:KR1020080128122

    申请日:2008-12-16

    Inventor: 아지즈 홍도원

    Abstract: 프라이버시 보존 데이터 마이닝을 통한 프라이버시 보존 데이터 클러스터링이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 클러스터링 방법은, 사용자에 의해 소유되는 프라이버시 데이터에 대해 orthonormal 행렬 및 회전행렬을 생성하는 단계; 상기 회전행렬에 기초하여 상기 프라이버시 데이터를 회전시키는 단계; 추가적인 데이터가 존재하거나 상기 사용자가 클러스터를 위해 추가적인 데이터를 릴리즈하고자 하면, 이들 데이터에 대응되는 추가 행렬을 생성하고 이 데이터를 회전시키는 단계; 및 상기 다수의 회전된 데이터셋의 통합(unification)이 필요하면, 시드(seed)를 생성하여, 서로 다른 데이터 서브셋의 유니언(union)에 따라 유효한 클러스터링 결과를 얻기 위해 데이터 통합에 사용되도록 상기 회전행렬을 릴리즈하는 단계를 포함한다. 이에 의해 통일된 데이터로부터 클러스터를 학습하는 전 과정을 최적화하는 메카니즘을 제공한다.
    프라이버시, 회전행렬, 회전기반변환, MRBT

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