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영어

It is often desirable to be able to guarantee the integrity of historical data, ensuring that any subsequent modifications to the data can be detected. It would be especially convenient to extend such proofs of integrity to certain computations performed later using the historic data. However, current Recommender Systems Architecture are not suitable for use with extensive and sensitive user profile data. Thus, we propose an approach to agent-based Information Filtering resulting in an architecture preserving the privacy of all participants. The proposed solution covers trust relationships between participants and utilizes privacy-preserving implementations of existing filtering techniques.

한국어

데이터에 대한 일련의 연속된 변경 사항을 파악할 수 있는 대한 기록 데이터의 무결성을 보장하는 것에 대한 필요가 자주 있어 왔다. 특히 기록 데이터를 이용해서 나중에 행해지 어떤 계산에 대한 무결성 증거를 확보하는 것이 편리해지기를 바라고 있다. 그러나 현재의 추천인 시스템 아키텍쳐는 광범위하고 민감한 사용자 프로파일 데이터를 위한 사용되기에는 적절하지 않다. 그래서 우리는 모든 참여자의 프라이버시를 보호하는 에이전트 기반의 정보 필터링 기법을 제안한다. 제안된 해법은 참여자들 사이의 신뢰 관계를 커버할 수 있으며, 또한 기존 필터링 기법들의 프라이버시 보호 구현을 이용할 수도 있다.