関連ルールマイニングへの応用を伴う安全な集合交差基数

プライバシーとデータマイニングの明らかな対立について懸念されています。しかし、大多数のデータマイニング手法は、個人に関する情報を明らかにしない要約結果を生成するため、内在的な対立はありません。データマイニングのプロセスではプライベートデータを使用することがあり、プライバシー侵害の可能性があります。安全なマルチパーティ計算は、それらを生成するために使用されたデータを明らかにすることなく結果を生成できることを示しています。問題は、安全なマルチパーティ計算の一般的な技術がデータマイニングの大規模な計算にスケールしないことです。本論文では、安全に集合交差のサイズを決定する効率的なプロトコルを提示し、これを利用して異なる（かつプライベートな）情報を持つ複数の当事者が同じ個人の集合に関する関連ルールを生成する方法を示します。