SCHUTZ DER PRIVATSPHÄRE IM ONTO-WEB

Das semantische Web ähnelt dem normalen Web mit seinem strukturierten Format und daher können die Techniken des maschinellen Lernens die sehr sensiblen Daten, die vor allen nicht-kollaborativen Mitteln geschützt werden müssen, leicht verarbeiten. In diesem Buch wird das auf Crow-Optimierung basierende Deep Belief Neural Network (CS-DBN) modifiziert, um den Schutz der Privatsphäre in den Ontologiedaten zu erhöhen. Im zweiten Teil wird die Methode Ontology Based Privacy Preservation Over Encrypted Data Using Attribute-Based Encryption (ABE) entwickelt, um eine feinkörnige Autorisierung der Suche zu erreichen.