TY - JOUR ID - TI - A New Algorithm to Preserve Sensitive Frequents Itemsets (APSFI) in Horizontal or Vertical Database خوارزمية جديدة لحماية العناصر المتكررة الحساسة في قواعد البيانات الأفقية او العمودية AU - Hussein K. AL-Khafaji AU - Noora A. Al-Saidi PY - 2013 VL - 31 IS - 6 Part (B) Scientific SP - 755 EP - 769 JO - Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا SN - 16816900 24120758 AB - This research aimed to preserve on privacy of sensitive information from adversaries. We propose an Algorithm to Preserve Sensitive Frequents Itemsets (APSFI) with two ramifications to hides sensitive frequents itemsets in horizontal or vertical databases which minimize the number of database scanning processes during hiding operation. The main approach to hide sensitive frequent itemsets is to reduce the support of each given frequents sensitive 1-itemsets to be insensitive and convert another insensitive to be sensitive in the same transaction to avoid the change of database size and transaction's nature to avoid adversaries' doubt. The experiments of APSFI showed very encouraging results; it excluded 91% of database scan operations in vertical databases and 41% in horizontal layout databases in comparison with the well-known FHSFI algorithm. The experiments depict the APSFI tolerance for database size scalability, and its linear outperformance, from execution time aspect, in contrast with FHSFI.

هذا البحث يهدف الى حماية سرية المعلومات الحساسة من الخصوم. هذا البحث يقدم خوارزمية لحماية العناصر المتكررة الحساسة بتفرعين احدهما لأخفاء العناصر المتكررة الحساسة في قواعد بيانات أفقية و ألأخرى قواعد بيانات عمودية. الخوارزمية المقترحة تقلل من عدد عمليات المسح على قاعدة البيانات خلال عملية الأخفاء. ان عملية أخفاء العناصر المتكررة الحساسة تتم من خلال تقليل تكرار العناصر المتكررة الحساسة لتصبح غير حساسة وتحول عناصر اخرى غير حساسة لتصبح حساسة في نفس الصفقة لتفادي تغير حجم قاعدة البيانات و الصفقات لتجنب شك الخصوم. ان الأختبارات التي اجريت على الخوارزمية تعطي نتائج مشجعة، فهي تتجنب 91% من عمليات المسح على قاعدة البيانات العمودية و 41% على قاعدة البيانات الأفقية بالمقارنة مع الخوارزمية المعروفة((FHSFI. تصف لنا هذه الأختبارات قدرة APSFI على التعامل مع قواعد بيانات ذات حجم قابل للزيادة، وخط انجاز عالي من خلال وقت التنفيذ مقارنة بخوارزمية FHSFI. ER -