Resumen

En la actualidad, muchas aplicaciones de minería de datos, como el análisis de tráfico web y la predicción de popularidad de contenido, aprovechan las trayectorias de navegación web de los usuarios para mejorar su rendimiento. Sin embargo, la divulgación de la trayectoria de navegación web es el problema más destacado. Un nuevo modelo de privacidad, llamado Privacidad Diferencial, se utiliza para proteger rigurosamente la privacidad de los usuarios. Algunos trabajos han aplicado este modelo de privacidad a flujos espacio-temporales. Sin embargo, estos trabajos protegen las actividades de los usuarios en lugares diferentes de forma separada o protegen sus actividades en todos los lugares de manera conjunta. El primero no puede proteger trayectorias que atraviesan múltiples lugares; mientras que el segundo ignora las diferencias entre lugares y sufre la degradación de la utilidad de los datos (es decir, la precisión de los datos). En este documento, proponemos una -privacidad diferencial para proteger cualquier secuencia espacio-temporal que ocurra en intervalos de tiempo sucesivos y en lugares de rango -. Para

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Minería de datos; Trayectorias de navegación web; Modelo de privacidad; Privacidad diferencial; Flujos espaciotemporales; Utilidad de los datos
• Keywords:Data mining; Web browsing trajectories; Privacy model; Differential Privacy; Spatial-temporal streams; Data utility