Preserving Privacy in On-Line Analytical Processing (Olap)
Lingua: inglese
Editore: Springer US, 2006
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Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. -First book that concentrates solely on OLAP systems-Includes Lattice-Based Inference Control Method-Discusses methods that can be implemented on the basis of emph(three-Tier) Inference control model in OLAP systemsThis book addr.
Codice articolo 458429683
- Titolo
- Preserving Privacy in On-Line Analytical Processing (Olap)
- Autore
- Lingyu Wang|Sushil Jajodia|Duminda Wijesekera
- Editore
- Springer US
- Anno di pubblicazione
- 2006
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0387462732
- ISBN 13
- 9780387462738
- Serie
- Libro 21 di 109: Advances in Information Security
Preserving Privacy for On-Line Analytical Processing addresses the privacy issue of On-Line Analytic Processing (OLAP) systems. OLAP systems usually need to meet two conflicting goals. First, the sensitive data stored in underlying data warehouses must be kept secret. Second, analytical queries about the data must be allowed for decision support purposes. The main challenge is that sensitive data can be inferred from answers to seemingly innocent aggregations of the data. This volume reviews a series of methods that can precisely answer data cube-style OLAP, regarding sensitive data while provably preventing adversaries from inferring data.
Preserving Privacy for On-Line Analytical Processing is appropriate for practitioners in industry as well as graduate-level students in computer science and engineering.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
On-Line Analytic Processing (OLAP) systems usually need to meet two conflicting goals. First, the sensitive data stored in underlying data warehouses must be kept secret. Second, analytical queries about the data must be allowed for decision support purposes. The main challenge is that sensitive data can be inferred from answers to seemingly innocent aggregations of the data. Existing inference control methods in statistical databases usually exhibit high performance overhead and limited effectiveness when applied to OLAP systems.
Preserving Privacy in On-Line Analytical Processing reviews a series of methods that can precisely answer data cube-style OLAP queries regarding sensitive data while provably preventing adversaries from inferring the data. How to keep the performance overhead of these security methods at a reasonable level is also addressed. Achieving a balance between security, availability, and performance is shown to be feasible in OLAP systems.
Preserving Privacy in On-Line Analytical Processing is designed for the professional market, composed of practitioners and researchers in industry. This book is also appropriate for graduate-level students in computer science and engineering.
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