Privacy-preserving Association Rule Mining Algorithm Based on FP-Growth in Cloud Computing Environment

신재환; 김형진; 장재우; 송영호

doi:10.5626/JOK.2020.47.8.707

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자료유형: 학술저널

저자정보: 신재환 (전북대학교) 김형진 (전북대학교) 장재우 (전북대학교) 송영호 (전북대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.8

발행연도: 2020.8

수록면: 707 - 716 (10page)

DOI: 10.5626/JOK.2020.47.8.707

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최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께, 데이터베이스 소유자는 자신의 데이터베이스를 클라우드 서버에 아웃소싱하여 낮은 비용으로 전문적인 데이터 관리를 제공받을 수 있다. 그러나 원본 데이터베이스를 클라우드 서버에 아웃소싱하는 것은 데이터베이스에 있는 금융, 의료와 같은 민감 정보가 노출될 수 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 개인 정보를 보호하는 FP-Growth 기반 연관 규칙 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 민감 정보를 보호하기 위해 암호문 상에서 특정 연산을 지원하는 동형 암호 체계를 사용하여 원본 데이터와 사용자의 질의를 암호화한다. 암호문 상에서의 효율적인 질의 처리를 제공하기 위해, 원본 데이터의 노출 없이 암호문을 비교하는 비교 연산 프로토콜을 제안한다. 성능평가를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 약 68～123%의 성능 향상을 보인다.

#클라우드 컴퓨팅 #데이터베이스 아웃소싱 #동형 암호 #연관 규칙 마이닝 #cloud computing #database outsourcing #homomorphic encryption #association rule mining

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

Liu, Lin, et al., "Privacy-preserving mining of association rule on outsourced cloud data from multiple parties," Australasian Conference on Information Security and Privacy, pp. 431-451, 2018.

Zheng, Yandong, et al., "Achieving Efficient and Privacy-Preserving Top-k Query Over Vertically Distributed Data Sources," IEEE International Conference on Communications, pp. 1-6, 2019.

Li, Tong, et al., "Outsourced privacy-preserving classification service over encrypted data," Journal of Network and Computer Applications, pp. 100-110, 2018.

Han, Jiawei, Jian Pei, and Yiwen Yin, "Mining frequent patterns without candidate generation," ACM sigmod record, Vol. 29, No. 2, pp. 1-12, 2000.

AGARWAL, Rakesh, et al., "Fast algorithms for mining association rules," Proc. of the 20th VLDB Conference, pp. 487-499, 1994.

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