Privacy-Preserving Building of Self-Organizing Maps

Abstract

Various data mining techniques are designed for extracting significant and valuable patterns from huge databases. Today databases are often divided between several organizations for the reason of limitations like geographical remoteness, but the most important limit is preserving privacy, unwillingness of data disclosing. Every party involved in analysis wants to keep its own information private because of legal regulations and reasons of know-how. Secure multiparty computations are designed for data mining execution in a multiparty environment, where it is extremely important to maintain the privacy of the input (and possibly output) data. A self-organizing map is the data mining method by which analytics can display patterns on two-dimensional intuitive maps and recognize data clusters. This article presents protocols for preserving privacy in the process of building self-organizing maps. The protocols allow the implementation of a self-organizing map algorithm for two parties with horizontally partitioned data and for several parties with vertically partitioned data

Существует множество алгоритмов анализа данных, предназначенных для поиска значимых закономерностей в больших базах данных. Такие базы данных часто бывают разбиты между несколькими организациями по различным причинам например, из-за географической удаленно- сти, но, как правило, самая важная причина — обеспечение конфиденциальности, нежелание раскрывать данные друг другу. Каждый участник анализа хочет сохранить свои данные конфи- денциальными, чтобы выполнить требования нормативно-правовых актов или сохранить ноу- хау. Конфиденциальные многосторонние вычисления разработаны для проведения анализа данных несколькими участниками, когда крайне важно сохранить конфиденциальность входных (и ино- гда выходных) данных. Самоорганизующиеся карты — это метод анализа данных, с помощью которого аналитики могут отобразить закономерности на двумерных интуитивно понятных картах и визуально распознать кластеры данных. В статье представлено описание протоколов обеспечения конфиденциальности при построении самоорганизующихся карт. Эти протоколы позволяют строить самоорганизующиеся карты двум участникам при горизонтальном секцио- нировании данных и нескольким участникам при вертикальном секционировании