Une technique efficace pour sécuriser l'accès aux données Multi Overlapping Slici

Le Data Mining est le processus qui consiste analyser les donn es sous diff rents angles, les r sumer et extraire les informations n cessaires de la base de donn es. La plupart des entreprises collectent et stockent des donn es dans de grandes bases de donn es. La confidentialit des bases de donn es est une responsabilit importante des organisations qui doivent prot ger les informations sensibles des clients, car ces derniers leur font confiance. Diverses techniques d'anonymisation ont t propos es pour assurer la confidentialit des microdonn es sensibles. La g n ralisation fait perdre une quantit consid rable d'informations, en particulier pour les donn es haute dimension. La cat gorisation n'emp che pas la divulgation de l'appartenance et ne s'applique pas aux donn es qui ne pr sentent pas une s paration claire entre les attributs quasi-identifiants et les attributs sensibles. Le d coupage en tranches est une technique propos e pour les ensembles de donn es publi s anonymes en partitionnant l'ensemble de donn es verticalement et horizontalement. La technique propos e accro t l'utilit et la confidentialit d'un ensemble de donn es d coup es en tranches en permettant un d coupage par chevauchement tout en emp chant la divulgation de l'appartenance. Elle permet galement un acc s s curis aux donn es pour de multiples domaines. Cette nouvelle approche fonctionne sur le d coupage en tranches superpos es pour am liorer et pr server l'utilit et la confidentialit des donn es, mieux que le d coupage traditionnel.