文档介绍：该【隐私保护下的大规模数据挖掘 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【29】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【隐私保护下的大规模数据挖掘 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,但同时也可能获取敏感个人信息,如医疗记录、财务数据和地理位置。,可能导致个人隐私被侵犯,甚至被用于不当目的,如诈骗、骚扰和歧视。,使得企业可以不受限制地收集和使用个人数据,进一步加剧了隐私侵犯的风险。,使数据失去关联性,从而保护隐私。、数据泛化和数据合成,可以有效保护个人信息,同时又保留了数据的分析价值。,匿名化技术也面临挑战,例如重新识别攻击,即根据匿名数据推断出个人身份信息。,例如欧盟的通用数据保护条例(GDPR)和中国的个人信息保护法,对数据挖掘活动提出合规要求。,要求企业在收集和处理个人数据时,必须遵循合法性、合理性、透明度和安全保障等原则。,遵守隐私保护法规,避免因违规行为受到处罚。,旨在在数据挖掘过程中保护个人隐私。、安全多方计算和同态加密,它们能够在不泄露个人信息的情况下,进行数据分析和挖掘。,可以有效缓解数据挖掘与隐私保护之间的张力,平衡数据分析需求和个人隐私保护。、使用和共享的目的和范围后,自愿同意对其个人数据的处理。,是保护个人隐私的一项重要措施,可以让个人决定是否愿意分享自己的数据。,并提供方便易懂的隐私政策,以确保用户充分理解并做出明智的决定。(AI)的兴起,为数据挖掘带来新的机遇和挑战。,但同时也可能增加隐私侵犯的风险。,例如联邦学****和去中心化数据处理,以在数据挖掘中实现隐私与效用的平衡。(PII)来保护个人隐私。、差分隐私和加密技术,以隐藏个人身份信息并防止重新识别。,降低数据挖掘对隐私的潜在风险。。。,并限制其对隐私的潜在损害。(个人或群体)的知情同意至关重要。、具体和自愿,并详细说明数据收集、使用和存储的方式。,并保护个人免受未经授权的数据使用。。、访问日志记录和入侵检测,以防止未经授权的访问。。,以及如何处理。。,并对数据挖掘活动进行知情决策。,以保护个人隐私。,并追究违法者责任。,并减少隐私风险。