Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 589023

Usporedba postupaka za zaštitu privatnosti podataka i njihov utjecaj na rezultate dubinske analize


Buratović, Ines
Usporedba postupaka za zaštitu privatnosti podataka i njihov utjecaj na rezultate dubinske analize, 2012., diplomski rad, diplomski, Odjel za elektrotehniku i računarstvo, Dubrovnik


CROSBI ID: 589023 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Usporedba postupaka za zaštitu privatnosti podataka i njihov utjecaj na rezultate dubinske analize
(Comparison of techniques for the protection of privacy and their impact on data mining results)

Autori
Buratović, Ines

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Odjel za elektrotehniku i računarstvo

Mjesto
Dubrovnik

Datum
16.07

Godina
2012

Stranica
78

Mentor
Miličević, Mario

Neposredni voditelj
Žubrinić, Krunoslav

Ključne riječi
anonimizacija; zaštita privatnosti; k-anonimnost; l-raznolikost; dubinska analiza; strojno učenje
(anonymization; privacy preservation; k-anonymity; l-diversity; data mining; machine learning)

Sažetak
Dubinska analiza podataka je proces identificiranja korisnih, zanimljivih i prethodno nepoznatih informacija iz velikih zbirki podataka. Uspjeh dubinske analize ovisi o dostupnosti kvalitetnih podataka i učinkovitih postupaka za objavljivanje informacija. Ovaj rad istražuje mogućnost objavljivanja skupa podataka o studentima Sveučilišta u Dubrovniku, kako bi se mogle raditi analize zavisnosti ishoda studiranja o čimbenicima kao što je životna sredina i uspjeh u prethodnom školovanju. Za potrebe dubinske analize, zapisi o studentima se trebaju objaviti u obliku originalnih zapisa, što narušava privatnost studenata. Zbog pravnog okvira koji uređuje javnost podataka i dostupnost informacija, potrebno je zaštititi privatnost studenata čiji se podaci nalaze u zadanom skupu. Zapisi o studentima su anonimizirani tehnikama k-anonimnosti i l- raznolikosti, gdje prva predstavlja nižu, a druga višu razinu zaštite privatnosti. Utjecaj tih tehnika na rezultate dubinske analize izmjeren je usporedbom rezultata analiza originalnih podataka s rezultatima analiza anonimiziranih podataka. Za analize korišteno je više metoda strojnog učenja dostupnih u programskom paketu Weka. U polju upotrebljivosti podataka nakon anonimizacije, mnogo bolje rezultate polučila je tehnika k- anonimnosti. Analize skupa podataka dobivenog primjenom te tehnike daju rezultate približne onima koji se dobiju analizom originalnog skupa podataka.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika, Računarstvo



POVEZANOST RADA


Projekti:
275-0000000-3260 - Integralna kvaliteta usluge komunikacijskih i informacijskih sustava (Lipovac, Vladimir, MZO ) ( CroRIS)

Ustanove:
Sveučilište u Dubrovniku

Profili:

Avatar Url Krunoslav Žubrinić (mentor)

Avatar Url Mario Miličević (mentor)


Citiraj ovu publikaciju:

Buratović, Ines
Usporedba postupaka za zaštitu privatnosti podataka i njihov utjecaj na rezultate dubinske analize, 2012., diplomski rad, diplomski, Odjel za elektrotehniku i računarstvo, Dubrovnik
Buratović, I. (2012) 'Usporedba postupaka za zaštitu privatnosti podataka i njihov utjecaj na rezultate dubinske analize', diplomski rad, diplomski, Odjel za elektrotehniku i računarstvo, Dubrovnik.
@phdthesis{phdthesis, author = {Buratovi\'{c}, Ines}, year = {2012}, pages = {78}, keywords = {anonimizacija, za\v{s}tita privatnosti, k-anonimnost, l-raznolikost, dubinska analiza, strojno u\v{c}enje}, title = {Usporedba postupaka za za\v{s}titu privatnosti podataka i njihov utjecaj na rezultate dubinske analize}, keyword = {anonimizacija, za\v{s}tita privatnosti, k-anonimnost, l-raznolikost, dubinska analiza, strojno u\v{c}enje}, publisherplace = {Dubrovnik} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Buratovi\'{c}, Ines}, year = {2012}, pages = {78}, keywords = {anonymization, privacy preservation, k-anonymity, l-diversity, data mining, machine learning}, title = {Comparison of techniques for the protection of privacy and their impact on data mining results}, keyword = {anonymization, privacy preservation, k-anonymity, l-diversity, data mining, machine learning}, publisherplace = {Dubrovnik} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font