TRANG THÔNG TIN LUẬN ÁN TIẾN SĨ

- Tên đề tài luận án tiến sĩ: Đề xuất một số giải pháp khai phá dữ liệu phân tán đảm bảo tính riêng tư

- Chuyên ngành: Khoa học máy tính                     Mã số: 9 48 01 01

- Họ và tên NCS: Nguyễn Văn Chung

- Người hướng dẫn khoa học:

1. PGS.TS. Trần Đức Sự
2. TS. Nguyễn Văn Tảo

- Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên.

NHỮNG KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN ÁN

- Luận án góp phần làm rõ bức tranh khái quát về lĩnh vực khai phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư, đồng thời phát hiện ra những khoảng trống nghiên cứu dựa trên việc đánh giá một số công trình nghiên cứu liên quan.

- Phát triển hai giao thức tính tổng bảo mật nhiều thành viên, một giao thức tích vô hướng bảo mật ba thành viên và hai giao thức tính độ hỗ trợ.

- Đề xuất hai giải pháp phân lớp Naïve Bayes có đảm bảo tính riêng tư cho mô hình dữ liệu phân mảnh theo chiều ngang và khai phá luật kết hợp trong mô hình dữ liệu phân mảnh theo chiều dọc ba thành viên.

CÁC ỨNG DỤNG, KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN

HOẶC NHỮNG VẤN ĐỀ CÒN BỎ NGỎ CẦN TIẾP TỤC NGHIÊN CỨU

Các ứng dụng, khả năng ứng dụng trong thực  tiễn:

Kết quả nghiên cứu của luận án có thể được sử dụng làm cơ sở phát triển các ứng dụng khai phá dữ liệu đảm bảo tính riêng tư cho các kịch bản mô hình dữ liệu phân tán. Ngoài ra, các giao thức và giải pháp được đề xuất trong luận án có thể được kết hơp, áp dụng để tạo ra những giải pháp khai phá dữ liệu đảm bảo tính riêng tư cho nhiều bài toán khai phá dữ liệu từ nhiều nguồn có đảm bảo tính riêng tư khác nhau trong thực tế.

Những vấn đề còn bỏ ngỏ cần tiếp tục nghiên cứu:

Trong thời gian tới, các phương thức học máy an toàn sẽ được lựa chọn để nghiên cứu về cả măt lý thuyết và ứng dụng. Đây được xem là xu hướng mới nổi được lai hóa giữa hai lĩnh vực rất quan trọng là học máy và an toàn thông tin.

INFORMATION ABOUT A DOCTORAL DISSERTATION

Dissertation title: Propose some privacy preserving distributed data mining solutions

Major: Computer science              Code: 9 48 01 01

Ph. D candidate: Nguyen Van Chung

Scientific supervisor:        

1st. Assoc. Prof. Tran Duc Su

2nd. Dr. Nguyen Van Tao

Training institution: University of Information and Communication Technology - Thai Nguyen University

NEW SCIENTIFIC FINDINGS OF THE DISSERTATION

1. The thesis contributes to clarifying the general picture of the field of data mining from multiple sources with privacy preserving, and at the same time, uncovers some research gaps based on the evaluation of a number of related research works.
2. Develop two secure multi- party summation protocols, one protocol of secure three - party scalar product and two scalability protocols.
3. Propose two solutions to Naïve Bayes classifiers privacy preserving for data model of horizontal fragmentation and association rule mining in three-party vertically fragmented data model.

PRACTICAL APPLICABILITY AND THE NEEDS FOR FURTHER STUDIES

1. Practical applicability:

The research results of the thesis can be used as a basis for developing data mining applications to ensure privacy for scenarios using distributed data model. In addition, the protocols and solutions proposed in the thesis can be combined and applied to create data mining solutions to ensure privacy for many data mining problems from multiple sources with different privacy preserving in practice.

1. Opening issues for further studies:

In the coming time, safe machine learning methods will be selected to research in both theory and application. This is considered as an emerging trend hybridized between two very important fields: machine learning and information security.

Nguồn: Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên.