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Auteur Merad Med, Yacine Ramzi |
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Titre : ANONYMISATION DES MICRO-DONNÉES BASÉE SUR BHA Type de document : texte imprimé Auteurs : Merad Med, Yacine Ramzi, Auteur ; Kacha, Lynda, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (61 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Vie privée
Anonymisation
Optimisation
MétaheuristiquesIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
La protection de la vie privée est un aspect important dans le processus de publication de données. Elle est, généralement, obtenue par une technique d’anonymisation, consistant à apporter certaines modifications aux données publiées. Ces modifications doivent être aussi minimes que possibles pour garder une bonne qualité des données. En effet, plus les données sont modifiées, meilleure est leur protection et moins leur qualité est bonne. La qualité d’une technique d’anonymisation, est relative à sa capacité à trouver le meilleur compromis entre la protection et la préservation de la qualité des données publiées. Trouver un tel compromis, est une tâche assez complexe et est considérée comme un problème NP-difficile. L’utilisation des métaheuristiques d’optimisation, dans ce contexte, est donc une bonne alternative.
L’objectif de notre travail est d’adapter les métaheuristiques au domaine de la vie privée, pour résoudre le problème d’anonymisation optimale. Pour cela, nous avons proposé un algorithme hybride, basé sur la métaheuristique BHA et une technique de clustering. Notre algorithme a été intégré à l’une des techniques d’anonymisation les plus utilisées, à savoir k-anonymat. L’évaluation de notre algorithme a démontré qu’une k-anonymisation basée sur notre algorithme est meilleure qu’une k- anonymisation simple.Côte titre : MAI/0508 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1e3gZ22mysvhFXBvT-pZoVGQFzMyEvae-/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : ANONYMISATION DES MICRO-DONNÉES BASÉE SUR BHA [texte imprimé] / Merad Med, Yacine Ramzi, Auteur ; Kacha, Lynda, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (61 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Vie privée
Anonymisation
Optimisation
MétaheuristiquesIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
La protection de la vie privée est un aspect important dans le processus de publication de données. Elle est, généralement, obtenue par une technique d’anonymisation, consistant à apporter certaines modifications aux données publiées. Ces modifications doivent être aussi minimes que possibles pour garder une bonne qualité des données. En effet, plus les données sont modifiées, meilleure est leur protection et moins leur qualité est bonne. La qualité d’une technique d’anonymisation, est relative à sa capacité à trouver le meilleur compromis entre la protection et la préservation de la qualité des données publiées. Trouver un tel compromis, est une tâche assez complexe et est considérée comme un problème NP-difficile. L’utilisation des métaheuristiques d’optimisation, dans ce contexte, est donc une bonne alternative.
L’objectif de notre travail est d’adapter les métaheuristiques au domaine de la vie privée, pour résoudre le problème d’anonymisation optimale. Pour cela, nous avons proposé un algorithme hybride, basé sur la métaheuristique BHA et une technique de clustering. Notre algorithme a été intégré à l’une des techniques d’anonymisation les plus utilisées, à savoir k-anonymat. L’évaluation de notre algorithme a démontré qu’une k-anonymisation basée sur notre algorithme est meilleure qu’une k- anonymisation simple.Côte titre : MAI/0508 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1e3gZ22mysvhFXBvT-pZoVGQFzMyEvae-/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0508 MAI/0508 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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