A novel privacy-preserving distributed anomaly detection method

机译：一种新的保护隐私的分布式异常检测方法

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Anomaly detection refers to the algorithm to find the anomalies among the data. As a branch of data mining, it has important research significance. With the advance of sensor technology, data is always distributed at many places. To ensure that the data owners privacy data is not disclosed in the process of anomaly detection, the privacy preserving scheme is necessary. In this paper, we propose a provable secure structure, Secure Isolation Forest(SIF), which is a distributed anomaly detection algorithm based on ensemble isolation principle. We improve performance and detection capabilities by fixed the height of trees and adopt an effective homomorphic cryptosystem. Our construction allows the inputs encrypted by different independent public keys. Lastly, we highlight the practicability of our construction by extensive experimental evaluation.

机译：异常检测是指在数据中查找异常的算法。作为数据挖掘的一个分支，它具有重要的研究意义。随着传感器技术的进步，数据总是分布在许多地方。为了确保在异常检测过程中不会泄露数据所有者的隐私数据，必须采用隐私保护方案。在本文中，我们提出了一种可证明的安全结构，即安全隔离林（SIF），它是一种基于集成隔离原理的分布式异常检测算法。我们通过固定树的高度来提高性能和检测能力，并采用有效的同态密码系统。我们的构造允许使用不同的独立公共密钥加密的输入。最后，我们通过广泛的实验评估来强调我们的建筑的实用性。

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来源
《2017 International Conference on Security, Pattern Analysis, and Cybernetics》|2017年|463-468|共6页
会议地点 Shenzhen(CN)
作者
Chunkai Zhang; Haodong Liu; Ye Li; Ao Yin; Zoe L Jiang; Qing Liao; Xuan Wang;
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作者单位

Department of computer science and technology, Harbin institute of Technology Shenzhen graduate School, Shenzhen, China PC:518055;

Department of computer science and technology, Harbin institute of Technology Shenzhen graduate School, Shenzhen, China PC:518055;

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Department of computer science and technology, Harbin institute of Technology Shenzhen graduate School, Shenzhen, China PC:518055;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Vegetation; Protocols; Public key; Anomaly detection; Encryption;

机译：植被;协议;公钥;异常检测;加密;;

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