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GPGPU PARALLEL PROCESSING METHOD OF DATA ANONYMIZATION USING GPGPU

机译:使用GPGPU进行数据匿名化的GPGPU并行处理方法

摘要

According to the present invention, a parallel processing method of data anonymization using a general purpose graphic processing unit (GPGPU) comprises: an anonymization information input step of receiving original data composed of at least one data record, a category tree on each semi-identifier forming the original data, and a search lattice composed of a combination of the category trees; an anonymization information generalization step of generating generalization data on the data record by performing parallel anonymization on each of the data records by using the category tree on the semi-identifier and the search lattice through a GPU; and a privacy verification step of comparing the general data on the data record with a preset privacy model. Therefore, the parallel processing method of data anonymization using a GPGPU can reduce a calculation time for anonymizing the original data.
机译:根据本发明,使用通用图形处理单元(GPGPU)的数据匿名化的并行处理方法包括:匿名信息输入步骤,其接收由至少一个数据记录,每个半标识符上的类别树组成的原始数据。形成原始数据,以及由类别树的组合组成的搜索格;匿名信息泛化步骤,通过使用半标识符上的类别树和搜索格通过GPU对每个数据记录执行并行匿名化,从而在数据记录上生成泛化数据;隐私验证步骤,将数据记录上的通用数据与预设的隐私模型进行比较。因此,使用GPGPU的数据匿名化的并行处理方法可以减少用于匿名化原始数据的计算时间。

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