Bài viết này xây dựng giải pháp phân lớp dữ liệu Naive Bayes đảm bảo tính riêng tư trong kịch bản dữ liệu phân tán ngang nhiều thành viên trên cơ sở ứng dụng giao thức tính Tổng bảo mật. Giao thức đề xuất được đánh giá tính riêng tư, tính chính xác và hiệu quả tốt so với các giải pháp hiện tại. | TNU Journal of Science and Technology 228 15 142 149 PRIVACY PRESERVING NAIVE BAYES CLASSIFIER FOR HORIZONTALLY PARTITIONED DATA Nguyen Van Chung1 Nguyen Van Tao2 1 Vinh Phuc Technology - Economic College 2 TNU - University of Information and Communication Technology ARTICLE INFO ABSTRACT Received 12 10 2023 The data mining process can reveal sensitive information about individuals or organizations thereby violating their privacy. The main Revised 06 11 2023 purpose of the field of privacy preserving data mining is to develop Published 06 11 2023 various techniques to find valuable knowledge or information while still keeping sensitive data and private information for the owners. Up KEYWORDS to now there have been many solutions proposed however these solutions either have low efficiency or do not ensure privacy. This Partitioned data article builds a privacy preserving Naive Bayes classifier solution in a Horizontally partitioned multi-member classifier for horizontally partitioned data scenario based on the application of the secure sum protocol. The proposed protocol is Privacy assessed as good privacy accuracy and efficiency in comparison to Accuracy contemporary solutions. To confirm the effectiveness of the proposed Semi-honest model solution in the experimental part the author used the python programming language to visualize the results. The author specifically build a privacy preserving Naive Bayes classifier solution for the spam message detection model. Experimental results show that the proposed solution has good applicability in practice. PHÂN LỚP NAIVE BAYES ĐẢM BẢO TÍNH RIÊNG TƯ CHO MÔ HÌNH DỮ LIỆU PHÂN TÁN NGANG Nguyễn Văn Chung1 Nguyễn Văn Tảo2 1 Trường Cao đẳng Kinh tế - Kỹ thuật Vĩnh Phúc 2 Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông - ĐH Thái Nguyên THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Quá trình khai phá dữ liệu có thể tiết lộ thông tin nhạy cảm về các cá Ngày nhận bài 12 10 2023 nhân hoặc tổ chức vì thế xâm phạm quyền riêng tư của họ. Mục đích .
