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Analyse verteilter Daten unter Berücksichtigung von Korrektheit, Skalierbarkeit und Vertraulichkeit:

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Schlitter, Nico (VerfasserIn)
Format:	Abschlussarbeit Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Karlsruhe [2020]
Schlagworte:	Korrektheit Dichtebasiertes Clusterverfahren Vertraulichkeit Skalierbarkeit Hochschulschrift
Online-Zugang:	Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	vii, 149 Seiten, 13 ungezählte Seiten Diagramme 30 cm

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adam_text	INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG 1 1.1 MOTIVATION UND HERAUSFORDERUNG ........................................................... 1 1.1.1 SKALIERBARKEIT ............................................................................... 2 1.1.2 VERTRAULICHKEIT ............................................................................... 3 1.2 WISSENSCHAFTLICHE BEITRAEGE ...................................................................... 4 1.2.1 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION HORIZONTAL PARTITIO NIERTER DATENSAETZE ............................................................. 5 1.2.2 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION VERTIKAL PARTITIONIERTER DATENSAETZE .................................................................................... 5 1.2.3 DICHTEBASIERTES CLUSTERING VON GRAPHEN ..................................... 5 1.3 GLIEDERUNG DER ARBEIT ............................................................................ 6 2 GRUNDLAGEN 7 2.1 WISSENSENTDECKUNG IN DATENBANKEN ..................................................... 7 2.1.1 KLASSIFIKATION ............................................................................... 8 2.1.2 CLUSTERANALYSE .............................................................................. 10 2.2 VERTEILTE DATENHALTUNG ............................................................................ 13 2.2.1 ZENTRALE DATENHALTUNG ................................................................. 14 2.2.2 HORIZONTALE PARTITIONIERUNG ........................................................ 14 2.2.3 VERTIKALE PARTITIONIERUNG .............................................................. 15 2.3 VERTRAULICHKEIT .......................................................................................... 15 2.3.1 SECURE MULTI-PARTY COMPUTATION ................................................ 16 2.3.2 STATISTICAL DISCLOSURE CONTROL ..................................................... 17 2.3.3 PRIVACY PRESERVING DATA MINING ................................................ 17 2.3.4 VERTRAULICHKEITSANFORDERUNGEN IM KONTEXT DIESER ARBEIT .... 19 2.4 SKALIERBARKEIT UND PARALLELISIERUNG ........................................................ 20 3 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION HORIZONTAL PARTITIONIERTER DA TENSAETZE 23 3.1 ANWENDUNGSSZENARIO .............................................................................. 24 3.2 PROBLEMBESCHREIBUNG UND FORSCHUNGSFRAGEN ....................................... 26 3.2.1 PROBLEMBESCHREIBUNG ................................................................ 26 3.2.2 FORSCHUNGSFRAGEN ......................................................................... 27 3.3 STAND DER FORSCHUNG ............................................ 27 III 3.3.1 VERTRAULICHKEITSERHALTENDES TRAINING NEURONALER NETZE ........... 27 3.3.2 SECURE SUM ........................................................... 29 3.3.3 SECURE MATRIX ADDITION ............................ 30 3.4 KLASSISCHES BACKPROPAGATION TRAINING . ................................................ 31 3.4.1 STRUKTUR UND TOPOLOGIE ................................................................ 31 3.4.2 BACKPROPAGATION LEMALGORITHMUS ............................................. 32 3.4.3 TRAININGSABBRUCH UND OVERFITTING .................................... 34 3.5 VERTRAULICHKEITSERHALTENDES TRAINING VON BACKPROPAGATION NETZEN ... 35 3.6 EVALUATION ....................................... 37 3.6.1 KORREKTHEIT ............................................................. . ................. 37 3.6.2 VERTRAULICHKEIT . . . ................. 38 3.6.3 SKALIERBARKEIT ................................................... 40 3.7 FAZIT ............................ 41 4 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION VERTIKAL PARTITIONIERTER DATEN SAETZE 43 4.1 ANWENDUNGSSZENARIO ..................................................................... 44 4.2 PROBLEMBESCHREIBUNG UND FORSCHUNGSFRAGEN ........................................ 47 4.2.1 PROBLEMBESCHREIBUNG ............................................... 47 4.2.2 FORSCHUNGSFRAGEN ........................................................................... 48 4.3 STAND DER FORSCHUNG ............................................... 49 4.3.1 STATISTICAL DISCLOSURE CONTROL ............................................... 49 4.3.2 FORMALE VERTRAULICHKEITSMODELLE UND ANGRIFFSSZENARIEN .... 51 4.3.3 MICRO-AGGREGATION ......................................................................... 53 4.4 GENPAC - GENERIC PRIVACY-AWARE CLASSIFICATION .................................. 55 4.4.1 CLUSTERING DER VERTRAULICHEN DATENSAETZE ................................. 56 4.4.2 MASKIERUNG DER VERTRAULICHEN DATENSAETZE . .................................. 58 4.4.3 ERZEUGUNG UND ANWENDUNG DES KLASSIFIKATORS ............................ 60 4.5 EVALUATION ............................................................................................... 61 4.5.1 KORREKTHEIT .............................. . 62 4.5.2 VERTRAULICHKEIT ..................................................... 70 4.5.3 SKALIERBARKEIT .......................................... 72 4.6 FAZIT .............................. 79 5 DICHTEBASIERTES CLUSTERING VON GRAPHEN 83 5.1 ANWENDUNGSSZENARIO .......................................................... 84 5.2 PROBLEMBESCHREIBUNG UND FORSCHUNGSFRAGEN ....................................... 86 5.2.1 PROBLEMBESCHREIBUNG ................................................................ 86 5.2.2 FORSCHUNGSFRAGEN ................... 87 5.3 STAND DER FORSCHUNG .............................................................................. 87 5.3.1 DICHTEBASIERTES CLUSTERING N-DIMENSIONALER TUPEL .................... 87 5.3.2 DICHTEBASIERTES CLUSTERING VON GRAPHEN ............................... 88 5.3.3 DENGRAPH .......................................................... 90 IV 5.3.4 DENGRAPH-O .................................................................................. 93 5.3.5 DENGRAPH-IO ............................................................................... 94 5.4 DENGRAPH-HO .......................................................................................... 96 5.4.1 TOP-DOWN ANSATZ: VERKLEINERN, TEILEN, ENTFERNEN ..................... 98 5.4.2 BOTTOM-UP ANSATZ: ERZEUGEN, ABSORBIEREN, VERSCHMELZEN . . . 100 5.4.3 DATENSTRUKTUREN, SPEICHERBEDARF UND LAUFZEIT ......................... 102 5.5 DENGRAPH-HIO ....................................................................................... 105 5.5.1 NEGATIVE CLUSTERAKTUALISIERUNGEN DURCH KANTENVERLAENGERUNG . 106 5.5.2 POSITIVE CLUSTERAKTUALISIERUNGEN DURCH KANTENVERKUERZUNG . . . 108 5.6 DENGRAPH-PHO . ................................................................. 111 5.6.1 STRATEGIEN ZUM ZERLEGEN DES GRAPHEN ....................................... 112 5.6.2 STRATEGIEN ZUM ZUSAMMENFUEHREN DES GRAPHEN ......................... 113 5.7 EVALUATION ............................................................................................... 117 5.7.1 KORREKTHEIT .................................................................................... 117 5.7.2 SKALIERBARKEIT ............................................................................... 123 5.8 FAZIT ........................................................................................................... 129 6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 131 6.1 ZUSAMENFASSUNG .................................................................................... 131 6.1.1 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION HORIZONTAL PARTITIO NIERTER DATENSAETZE ............................................................. 132 6.1.2 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION VERTIKAL PARTITIONIERTER DATENSAETZE .................................................................................... 133 6.1.3 DICHTEBASIERTES CLUSTERING VON GRAPHEN ..................................... 134 6.2 AUSBLICK .................................................................................................. 135 6.2.1 ERWEITERUNGEN VON GENPAC ........................................................ 135 6.2.2 VERTRAULICHKEIT BEI DER ANALYSE VON GRAPHEN ............................ 137 ANHAENGE 139 A PSEUDOCODE 141 B FORMELHERLEITUNG 145 LITERATURVERZEICHNIS 149 V
adam_txt	INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG 1 1.1 MOTIVATION UND HERAUSFORDERUNG . 1 1.1.1 SKALIERBARKEIT . 2 1.1.2 VERTRAULICHKEIT . 3 1.2 WISSENSCHAFTLICHE BEITRAEGE . 4 1.2.1 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION HORIZONTAL PARTITIO NIERTER DATENSAETZE . 5 1.2.2 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION VERTIKAL PARTITIONIERTER DATENSAETZE . 5 1.2.3 DICHTEBASIERTES CLUSTERING VON GRAPHEN . 5 1.3 GLIEDERUNG DER ARBEIT . 6 2 GRUNDLAGEN 7 2.1 WISSENSENTDECKUNG IN DATENBANKEN . 7 2.1.1 KLASSIFIKATION . 8 2.1.2 CLUSTERANALYSE . 10 2.2 VERTEILTE DATENHALTUNG . 13 2.2.1 ZENTRALE DATENHALTUNG . 14 2.2.2 HORIZONTALE PARTITIONIERUNG . 14 2.2.3 VERTIKALE PARTITIONIERUNG . 15 2.3 VERTRAULICHKEIT . 15 2.3.1 SECURE MULTI-PARTY COMPUTATION . 16 2.3.2 STATISTICAL DISCLOSURE CONTROL . 17 2.3.3 PRIVACY PRESERVING DATA MINING . 17 2.3.4 VERTRAULICHKEITSANFORDERUNGEN IM KONTEXT DIESER ARBEIT . 19 2.4 SKALIERBARKEIT UND PARALLELISIERUNG . 20 3 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION HORIZONTAL PARTITIONIERTER DA TENSAETZE 23 3.1 ANWENDUNGSSZENARIO . 24 3.2 PROBLEMBESCHREIBUNG UND FORSCHUNGSFRAGEN . 26 3.2.1 PROBLEMBESCHREIBUNG . 26 3.2.2 FORSCHUNGSFRAGEN . 27 3.3 STAND DER FORSCHUNG . 27 III 3.3.1 VERTRAULICHKEITSERHALTENDES TRAINING NEURONALER NETZE . 27 3.3.2 SECURE SUM . 29 3.3.3 SECURE MATRIX ADDITION . 30 3.4 KLASSISCHES BACKPROPAGATION TRAINING . . 31 3.4.1 STRUKTUR UND TOPOLOGIE . 31 3.4.2 BACKPROPAGATION LEMALGORITHMUS . 32 3.4.3 TRAININGSABBRUCH UND OVERFITTING . 34 3.5 VERTRAULICHKEITSERHALTENDES TRAINING VON BACKPROPAGATION NETZEN . 35 3.6 EVALUATION . 37 3.6.1 KORREKTHEIT . . . 37 3.6.2 VERTRAULICHKEIT . . . . 38 3.6.3 SKALIERBARKEIT . 40 3.7 FAZIT . 41 4 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION VERTIKAL PARTITIONIERTER DATEN SAETZE 43 4.1 ANWENDUNGSSZENARIO . 44 4.2 PROBLEMBESCHREIBUNG UND FORSCHUNGSFRAGEN . 47 4.2.1 PROBLEMBESCHREIBUNG . 47 4.2.2 FORSCHUNGSFRAGEN . 48 4.3 STAND DER FORSCHUNG . 49 4.3.1 STATISTICAL DISCLOSURE CONTROL . 49 4.3.2 FORMALE VERTRAULICHKEITSMODELLE UND ANGRIFFSSZENARIEN . 51' 4.3.3 MICRO-AGGREGATION . 53 4.4 GENPAC - GENERIC PRIVACY-AWARE CLASSIFICATION . 55 4.4.1 CLUSTERING DER VERTRAULICHEN DATENSAETZE . 56 4.4.2 MASKIERUNG DER VERTRAULICHEN DATENSAETZE . . 58 4.4.3 ERZEUGUNG UND ANWENDUNG DES KLASSIFIKATORS . 60 4.5 EVALUATION . 61 4.5.1 KORREKTHEIT . . 62 4.5.2 VERTRAULICHKEIT . 70 4.5.3 SKALIERBARKEIT . 72 4.6 FAZIT . 79 5 DICHTEBASIERTES CLUSTERING VON GRAPHEN 83 5.1 ANWENDUNGSSZENARIO . 84 5.2 PROBLEMBESCHREIBUNG UND FORSCHUNGSFRAGEN . 86 5.2.1 PROBLEMBESCHREIBUNG . 86 5.2.2 FORSCHUNGSFRAGEN . 87 5.3 STAND DER FORSCHUNG . 87 5.3.1 DICHTEBASIERTES CLUSTERING N-DIMENSIONALER TUPEL . 87 5.3.2 DICHTEBASIERTES CLUSTERING VON GRAPHEN . 88 5.3.3 DENGRAPH . 90 IV 5.3.4 DENGRAPH-O . 93 5.3.5 DENGRAPH-IO . 94 5.4 DENGRAPH-HO . 96 5.4.1 TOP-DOWN ANSATZ: VERKLEINERN, TEILEN, ENTFERNEN . 98 5.4.2 BOTTOM-UP ANSATZ: ERZEUGEN, ABSORBIEREN, VERSCHMELZEN . . . 100 5.4.3 DATENSTRUKTUREN, SPEICHERBEDARF UND LAUFZEIT . 102 5.5 DENGRAPH-HIO . 105 5.5.1 NEGATIVE CLUSTERAKTUALISIERUNGEN DURCH KANTENVERLAENGERUNG . 106 5.5.2 POSITIVE CLUSTERAKTUALISIERUNGEN DURCH KANTENVERKUERZUNG . . . 108 5.6 DENGRAPH-PHO .' . 111 5.6.1 STRATEGIEN ZUM ZERLEGEN DES GRAPHEN . 112 5.6.2 STRATEGIEN ZUM ZUSAMMENFUEHREN DES GRAPHEN . 113 5.7 EVALUATION . 117 5.7.1 KORREKTHEIT . 117 5.7.2 SKALIERBARKEIT . 123 5.8 FAZIT . 129 6 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 131 6.1 ZUSAMENFASSUNG . 131 6.1.1 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION HORIZONTAL PARTITIO NIERTER DATENSAETZE . 132 6.1.2 VERTRAULICHKEITSERHALTENDE KLASSIFIKATION VERTIKAL PARTITIONIERTER DATENSAETZE . 133 6.1.3 DICHTEBASIERTES CLUSTERING VON GRAPHEN . 134 6.2 AUSBLICK . 135 6.2.1 ERWEITERUNGEN VON GENPAC . 135 6.2.2 VERTRAULICHKEIT BEI DER ANALYSE VON GRAPHEN . 137 ANHAENGE 139 A PSEUDOCODE 141 B FORMELHERLEITUNG 145 LITERATURVERZEICHNIS 149 V
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spelling	Schlitter, Nico Verfasser (DE-588)1214395953 aut Analyse verteilter Daten unter Berücksichtigung von Korrektheit, Skalierbarkeit und Vertraulichkeit von Nico Schlitter Karlsruhe [2020] vii, 149 Seiten, 13 ungezählte Seiten Diagramme 30 cm txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Dissertation Karlsruher Institut für Technologie (KIT) 2019 Korrektheit (DE-588)4240223-2 gnd rswk-swf Dichtebasiertes Clusterverfahren (DE-588)4808371-9 gnd rswk-swf Vertraulichkeit (DE-588)4188096-1 gnd rswk-swf Skalierbarkeit (DE-588)4520890-6 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Skalierbarkeit (DE-588)4520890-6 s Korrektheit (DE-588)4240223-2 s Vertraulichkeit (DE-588)4188096-1 s Dichtebasiertes Clusterverfahren (DE-588)4808371-9 s DE-604 B:DE-101 application/pdf https://d-nb.info/1216068291/04 Inhaltsverzeichnis DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=033004816&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis 1\p dnb 20200923 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#dnb
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