Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   8 , No .   6 ,  Decem ber   201 8 , p p.   4524 ~ 4532   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v8 i 6 . pp 4524 - 45 32          4524       Journ al h om e page :  http: // ia es core .c om/ journa ls /i ndex. ph p/IJECE   Misusab ility M ea sure Bas ed Saniti zation  of Big D ata fo r  Priva cy P reser vin g MapReduc e Prog ra m min g       D.   R ad hik a 1 ,  D.   Aru na Ku mari 2   1 K L   Unive rsit y ,   Com pu te r  Sci en ce   Engi ne eri ng ,   India   2 K  L  Unive rsit y ,   Depa rtment   EC M,  India       Art ic le  In f o     ABSTR A CT    Art ic le  history:   Re cei ved   Sep   1 , 2 01 7   Re vised  Feb   2 0 , 2 01 8   Accepte d  J un   11 , 201 8       Le ak age   and  m is use  of  sensiti ve  dat a  is  a  cha l le n ging  proble m   to  ent erp r ises.   It  has  bec om e  m ore   serious  pr oble m   with  the   adve nt  of  cl oud  and  big  dat a .   The   ra ti ona le   b ehi nd  th is  is  th e  inc r ea se  in  o utsourci ng  of  d at a  to  public   cl oud  and  publi s hing  dat a  for   wi der   visibi l ity .   T her efo re  Priv acy  Preserving  Data   Publ ishing  (PP DP ),   Privacy   Preserving   Data   Min ing  ( PP D M)  and   Privacy   Preserv ing  Distributed   Data   Mining  (PP DM )  are   cru ci a l  in  th e   cont emporar y   er a.   PP DP   and  PPDM   ca n  protect   priva c y   at   d at a  a nd  proc ess  l evels  respe ct iv ely .   Th ere for e,  with  big  dat a  priva c y   to  da ta   becam e   indi spensabl e  due  to  the   fac t  th at  dat a  is  stored  and  proc essed  in  sem i - truste d   envi ronm ent .   In   thi s  p ape r   we  proposed  a  comprehe nsive   m et h odolog y   for   eff ective   s ani t izati on  of  d at a  b a sed  on  m isusabil ity   m ea sure  for   pre serving   priva c y   to  get   r i d  of  dat a le ak age a nd  m isuse.   W e  foll owed  a  h y br id  appr oa ch   tha t  c at ers  to  th e   nee ds  of  priva c y   pre serv ing  MapReduc e  progr a m m ing.   W e   proposed  an  algorithm  known  as  Misus abi li t y   Mea sur e - Bas ed  Priva c y   P rese rving  Algorit hm   (MM P P)  which  conside rs  le ve l  of  m isusab il ity   prior  t o   choosing  and  appl icati on  of  a ppropria t e  sanitization  on  big  dat a.   Our   empiric a l  stud y   with  Am az on  EC2  and  EMR  rev ea l ed  that  t he  proposed   m et hodolog y   is   useful  in  r e al i zi ng  pr ivac y  pr ese rving   M ap  Redu ce   progra m m ing.   Ke yw or d:   Bi g  data   Mi su sabili ty   m easur e   Pr ivacy   Pr ese r ving  Data M ini ng  (P P DM)   Pr ivacy   Pr ese r ving  Data  Publi sh in g (PP DP )   Saniti zat ion   Copyright   ©   201 8   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   D.  Ra dhika ,    K  L  Unive rsity , Co m pu te r Sci ence E nginee ring,    Guntur  -   5225 02, An dhra  Pr a des h,   India.   Em a il : rad hik a raj ase khar @ya hoo. c om       1.   INTROD U CTION   Bi g  data  has   be com e  a  known  bu zz   w ord   a s  it   is  well   unde rstood  in  t he  wak e   of  ne w   t echnolo gies   li ke  cl oud  c om pu ti ng   an d  distrib uted  pr ogram m ing   f r a m ewo r ks   li ke   Ha doop   [1 ]   that  sup port s  ne w  pro gr am m ing   par a dig m   Ma p  Re duce   [2 ] .  As  this   f ram e work  ca n  le ve rag e   pa rall el   processi ng  an d  t hu s   su pp or ts  proce ssing o f  m assiv e  data, e nter pri ses st arte d  s w it ching  t o  cl ou d based  sto rage an d processi ng. T his   way  cl oud  ba sed  data  pu blishin g  a nd  dat a  m ining   beca m e  a  reali ty .  More  i nfor m ation   on  big   da ta   an d  distrib uted pro gr am m ing  f ra m ewo r ks  ca n  be  f ound in o ur   pr i or   work   [ 3 ] . W it h  pleth ora  of   a dvanta ges suc h  as   on   dem and   sto rag e  a nd   c om pu ti ng   without  tim e  and   geograph ic al   restrict ion s  a nd   ca pital   inv est m ent,  i n  pay  per  us e   fas hion,  cl oud  al s o  bro ught  c halle nges.   Leaka ge   a nd  m isuse  of  s ensiti ve  data  is   one  s uc h  c halle ng e   that  nee ds   m or e  researc h .   When  da ta   is  outs ource d  f or   pu bl ishing   a nd  data  m ining   pr i va cy   issues  com e  into  picture .  These  issues  m ay  le a d  to  pote ntial   risk  to  custom ers  an d  eve n  rai se  le gal  hu r dle s  to  enterprises .  Let  us   ha ve  s om e  unde rstan ding  on   pri vacy  in  t erm s  of   at tribut es  an d  se ns it ivit y  le vels  of   data  bein g  publ ished .   Our foc us  is  li m it ed  to d at a i n  ta bula r  for m  o nly.   The  at trib utes  in  any  gi ven   da ta set   can  be  cl assifi ed  into  qu a si - ide ntifie r s,  sensiti ve  at trib utes  an d  oth e r  at trib ute s.  Qu asi - ide ntifie r  is  an   ide nt ifie r  that   do e s   not  re veal  s e ns it ive  in f or m at ion   directl y  bu t  an  at ta cker   m ay  be  able  to  infe r  sensiti ve  data  f ro m   it .  Sens it i ve  at trib ute  on   the  oth e r  ha nd  has  pri vate  data  that   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Mi su sabil it y Meas ur e B as e d S an it izati on  of  Big  Da t a  for  P riv acy   …  ( D . R adhika )   4525   sh oul d  not  be   disclose d.   N on - disclos ur e  of   se ns it ive  in form ation   is  the  ai m   of   pr i vacy  preser ving  data   publishi ng.  Ot her   at tri bu te s  do   not  re veal  sensiti ve  data  and   at ta c ker s  c an  ne ve r  in fer   sensiti ve  in for m at ion  from   the m .  Ther e  are  t wo   se ns it ive  at trib utes  fou nd   i n  T able  2  wh ic h  i s  der i ved  f ro m   Table  1.  T he y  are  account  ty pe  and   a ver a ge  m o nt hly  bill .  The  fo rm er  sh ow s  i m po rtance  of   acc ount  whil e  the  latte r  s how s   sp e nd i ng p at te r ns   of cus t om er.  A dv e rsa ries c an  e xp l oit suc h i nfor m at ion .        Table  1 .   T he  S ource Ta ble   Jo b   City   Sex   Accou n t T y p e   Av erage   Mon th ly   Bill   Law y er   NY   Fe m ale   Go ld   $350   Gen d er   LA   Male   W h ite   $160   Gen d er   LA   Fe m ale   Silv er   $200   Law y er   NY   Fe m ale   Bro n ze   $600   Teac h er   DC   Fe m ale   Silv er   $300   Garden er   LA   Male   Bro n ze   $200   Teac h er   DC   Fe m ale   Go ld   $875   Prog ra m m e r   DC   Male   W h ite   $20   Teac h er   DC   Fe m ale   W h ite   $160       Table  2 .   T he  P ub li s hed Table   Jo b   City   Sex   Accou n t T y p e   Av erage   Mon th ly   Bill   Law y er   NY   Fe m ale   Go ld   $350   Law y er   NY   Fe m ale   Bro n ze   $600   Teac h er   DC   Fe m ale   Silv er   $300   Garden er   LA   Male   Bro n ze   $200   Prog ra m m e r   DC   Male   W h ite   $20   Teac h er   DC   Fe m ale   W h ite   $160       Our  pr io r  work  [4 ]   on  Mi ni ng  as  a  Ser vice  ( Ma aS)  di d  not  fo c us   on   pri va cy   of   data  bein g  pu blish e d  or   m ined  with  resp ect   to  Ma p  Re du ce  pro gr a m m ing .  H ow ever,  we  un derst ood  that  sens it ivit y  le vel  of   data  is  i m po rtant  in  m aking   saniti z at ion   decisi ons .  Saniti zat ion   is  the  pr oce ss  of   hi ding  sens it ive  data  by  a dd i ng   no ise   to  data.   Ma ny  anony m iz at ion   te chni qu es  cam e  into  existe nce  a s  exp l or e d  in  [5 ] .  Howe ver ,   in  the   con te xt  of   cl oud  a nd  big   dat a  an  integ rated   appro ac h  wh i ch  ta kes  ca re  of   pr i vacy  of   data  an d  pu blishin g  or  m ining   of  data  base d  on  le vel  of   m isusabili ty  is  m issi ng .  Th is  is  the  m ot ivati on   be hind  the   wo r k  in  this  pa per.   Our  c ontrib ution s  in  this  paper ar e  as  fo ll ows.    a.   We  pro po se d  a   com pr ehe ns iv e  an d  inte gr at e d  m et ho dolo gy  for  pr i vacy  preserv i ng  bi g  da ta   publishi ng  or   processi ng w it h resp ect  t o  M ap  Re du ce  progr am m ing  u sin g Hado op fram ewor k.     b.   We  pro po se d  an  al gorithm   know n  as  Mi su sabili ty   Me asur e - Ba se d  P rivacy  Pr e serv i ng  Al gor it h m   (MM PP) to  det erm ine level of m isusabili ty  befo re a pp ly in g appr opriat e san it iz at ion  techn i qu e .    c.   We  m ade  an  e m pirical   stud y  with  Am azon   EC2  a nd   EMR .  Am azon   Sim ple  Sto rag e   Se rv ic e  (S3)  is  use d  to  store   bi g  dat a  wh il e  Am azon   Ela sti c  Ma pR edu ce  is  us e d   for  im ple m ent at ion   of   pr i vac y  pr ese rv i ng   bi g  data pr ocessin g wit h  Ma pRedu ce  pr ogram m ing  p a ra dig m .    d.   We  e valuate d  our  m et ho dolo gy  with   bi g  da ta   (str uctu red  data)   an d  t he   res ults  re veal ed  that  pro pos ed  m et ho dolo gy i s u se fu l  in real iz ing   pri vacy  preserv i ng Ma pR edu ce  pr ogram m ing .    The  rem ai nd er   of  the  pa per  is  struct ur e d  a s  f ollow s .  Sec ti on   2  r evie ws   relat ed  w orks .  Sect io n  3  pr ese nts  pro po sed  m et ho do l ogy.  Sect io n  4  presents  e xp e ri m ental   resu lt s.  Sect ion   5  co nc lud es  the  paper   wh il e  sect ion   6 pro vid es  directi ons  f or futu re  work.         2.   RE LATE D  W ORKS   This  sect ion   prov i des  re view  of   li te ratur e  on  relat ed  wor ks .   Heatherly  et   al .  [6 ]   fo c us e d  on  infe ren c e   at ta cks  an d  t he   pr e ve ntio n  of  the  sam e  in  soc ia l  networ ks .  They  em plo ye d  the   noti on  of  colle ct ive  in fe ren ce   in ord e r  t o discov e r  se ns it ive  at tribu te s  from  g ive n datase t.  Acs  et  al.  [ 7] prop os ed  tw o  sa niti zat ion  tech nique s   that  m ake  us e  of   re dundanc y  featur es   of  real  w or l d  dat aset s.  The se  te chn i qu e s  are   us e d  to  ha ve   loss y   com pr essio n  of  data  be f or e  a pp ly in g  saniti z at ion .  T heir  fi r s  schem e  is  op t i m iz at ion   of   Four ie r  Pertu r bation  Algorithm   (F P A)   wh il e  the  seco nd   sc hem e  is   based   on   cl us te rin g  te c hn i qu e .  Che n  et   al .  [8 ]   ex pl or e d  diff e re ntial   pr i vacy  m od el   fo r   transit  data  pu blica ti on .  T hey   publishe d  la r ge   vo l um es  of   sequ e ntial   data  us in g  their m od el   ba sed o n diff e rent ia l pr ivacy .    Ask a ri  et   al .   [9 ]   pro po se d  an  in f or m at i on  the or et ic   f ram ewo rk  f or  pr i vacy  pres erv i ng   data   publishi ng.  Th ey   evaluated  t heir  f ram ewo r k  with  t wo   ki nd s  of  bac kgr ound  kn ow le dge.  Or i gin al   da ta set   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g ,  V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   4524   -   4532   4526   knowle dge  a nd  the  us e r’s  kn owle dge   of  dataset   are  the  tw o  kinds.  T heir  w ork  is  m eant  for  m easur ing   pri vacy   and u ti li ty  o f s aniti zat ion  a ppro ac hes  i n  the   confines  of i nfor m at ion  the ory .    Do m adiy a  and  Ra o  [ 10]   pro pose d  a  he uri sti c  base d  al gorit hm   fo r  hid in g  sensiti ve  ass oc ia ti on   r ules  for  m a intai nin g  data  qual it y  and   pr i vacy.  Their  al gorithm   is  kn own  as  Mod ifie d  Dec r ease  Su pp or t  of  RH S   it e m   of   Rule  C lusters  (MSRR C).  T he  al gorithm   m od ifie s  tr ansacti ons  i n  orde r  to   ac hieve   sanita ti on.  Ca nard  and   Le scuyer  [11]  pro po se d  a  novel  appr oach   for  sanit i zi ng   per s onal   data  that  m akes  us e  of  an onym ou s  cred e ntial s.  Th ei r  fr am ework  do e s  not  s upport  existi ng  s aniti zat ion   te chn i qu e s  as  it   is  m eant  fo r  diff e re nt   appr oach   in  te rm s  of   anony m ou s  cred e ntial   syst e m .  Lin   et   al .  [1 2]  f ollow e d  a  greed y - base d  ap pro ach  f or  saniti zat ion .  T hey  hid e  se ns it ive  data  by  tra ns act io n  insert ion .  S ha r  an d  Tan  [ 13 ]   pr opos e d  an  ap pro ach  f or   pr e dicti ng   we b  ap plica ti on   vulnera bili ti es  su ch  as  c ross  sit e  scriptin g  a nd  SQ L  i nj ect i on.   To  ac hieve   thi s  they   us e d  saniti zat ion   te c hn i qu e  t o  hi de  co de  pa tt ern s.  Xiao  et   al .  [14]  present ed  a  data  sa niti zat ion   te ch nique  f or  inferrin g  netw ork’ s   str uctu re .  T his  is  done   us i ng  dif fere ntial ly   pr ivat e  fas hion.  To wards  t his  e nd  they   e m plo ye d  sta ti sti cal  h ie rar c hical  r an dom  g ra ph (HRG )  m odel .    Gam bs   et   a l.   [1 5]  pro posed  de - a nonym iz ation   at ta ck  on  m assive  a m ou nt  of   locat io n  data  colle ct ed   by  G PS   base d  syst e m s.  They  i m ple m ented  the  at ta ck   usi ng  M ob il it y  Ma rko v  Chai n  (M MC )  m od el .  T his  is   done  by  ob s er ving  m ob il it y  t races  f ound  in  the  dataset .  T he ir  at ta ck  was  m eant  fo r  m easur i ng   t he  stre ng t h  of   saniti zat ion   m e chan ism s.  Zha ng  et   al .  [ 16]   pro posed   a  m eth od  t o  sa niti ze  locat ion  ba sed   rec omm end at ion s   a s   they   carry  locat ion   relat ed  se ns it ive  data.  T heir  m et ho d  is  based   on  di fferentia l  pr iv ac y.  Sanch ez  et   al .  [17]  fo c us e d  on  i m pro ving  saniti zat ion   of   te xt ua l  do cum ents.  Their  ap proac h  autom at ic ally  find s  se ns it ive  te rm s   in  te xt  docum ents  a nd  sa niti zes  them .  Their   appr oach  sig ni ficantl y  re du ce s  the  risk  of  di scl os ure  of  se nsi ti ve   inf or m at ion .  S un  et   al .  [ 18]   e m plo ye d  se nsi ti zat ion   routin es  f or   detect in g  vu l ner a bili ty  know n  as  i nteger - ov e rf l ow - to - bu ff e r - ov e rf l ow.  Their  te ch ni que  is  known  as  dynam ic   tracking   te c hn i qu e .  Li  et   al .  [1 9]  st ud ie d  the  nee d  f or   s a niti zi ng   data ba ses  befo re  outs ourcin g  them ,  especial ly   fo r  so ft war e   te sti ng  ta sk s .  He ff et z  and  Liget t  [20]  c on t rib uted  to wards  pr i vacy  base d  res ear ch  w hic h  inc lud es  dif fer e nt ia l  pr ivacy   a nd   de - identific at ion.    Cl ifton   [21]  e xp l or e d  t he  c oncept  of  distribu te d  data  m i ning  with  pr i va cy   pr ese r ving   ap proac hes.   They  disc us se d  p rivacy  pres erv i ng   a sso ci at ion   ru le   m ining ,  a nd  c om po ne nt  al gorithm .  A  s urvey  of  pri vacy   pr ese r ving  data  m ining   can   be  fou nd  with   dif fer e nt  te c hniq ues  i n  [22].   D wor k  et   al   [ 23 ]   st ud ie d  sta ti sti cal  validit y  wh il e  perform ing   ad aptive  da ta   an al ysi s.  They  focus e d  on  acc uracy   gu a ran te e  analy sis  of   sta t ist ic s.  Si m il ar  kin d  of  w ork  was   f ound  i n  [ 24] .  C li fton   et   al .  [ 25]   presente d  to ol  f or  PP DD M   (Privacy   P res erv i ng  Distrib uted  Da ta   Mi nin g).  Th e  too ls  inclu de   secur e  m ulti - par ty   com pu ta ti on ,  sec ure  sum ,  secur e  set   un i on,   secur e  siz e  of  s et   intersect ion ,   and   scal ar  pro du ct .  A  survey   on   PP D DM  is  found  in  [ 26 ]   oth e r  te chn i ques  li ke  ho m om or ph is m  en crypti on ,   secret s har in g schem e, an d ra ndom iz at ion  techn i qu e s ar e  used  for  P PDD M.    Ju rczy k  a nd  Xi ong  [ 22 ]  d evel op e d  m any  pro toc ols  i n  distribu te d  e nv i ron m ent  for  pr i va cy   pr ese r ving   data  publishi ng.  Mo reover  th ei 7  work   f oc use d  on  horizo nt al ly   par ti ti on ed   distribu te d  dat abases.  Be nja m in  e t   al .  [28]  exp l ored  rece nt  i m pr ov em ent  in  the  area  of   P PDD M.  They  stud i ed  both  pr i vac y  m od el s  an d  at ta ck   m od el s  in  distribu te d  e nv i ron m ents.  The  at ta ck  m od el s  they   fo und  incl ude  pr oba bili sti c  at ta ck,   ta ble  lin ka ge,  at tribu te   li nk a ge  an d  rec ord  li nk a ge.   K um ar  and   Lav anya  [5 ]   fo c use d  on  PP D M  in  the  cont ext  of  colla borati ve  da ta   publishin g.  They  exp l or e d  f or m al   ano nym i ty   m od el s  su c h  as  k - a nonym i ty ,  l - div ers it y  and  t - cl os ene ss.   Be sides  t hey  ex plored   m - pr iva cy   al gorithm   fo r   pri vacy  i n  t he  pr es ence   of   m ulti - par ty   secure   com m un ic at ion .    Bordor o  et   al .   [29]  re viewe d  bi g  data  pla tfor m s  and   te c hn i qu e s.  Ma dhu  an d  N gach a ndrika  [ 30 ]   discusse d  m issi ng   value  est i m at ion   us in g  ne w  pa ra dig m   with  data  im pu ta ti on   a ppr oa ch.   Ar c ha na  et   al .  [31]  discusse d  ab ou t  big  data   secu rity   by  us in g  da ta   m asking   te chn i qu e s.  This   pa per  has  relevan ce   with  thi s  as  it   exp l oits  saniti zat ion .   M or e   on  bi g  data  a nd  sec ur it y  ca n  be  fou nd  in   the  wor ks   of  A run  et   al .   [ 32 ]   a nd  Ma dh a vi  an  R a m ana  [33].  W rig ht  et   al .  [34 ]   rev ie we d  dist rib uted  data  m ining   prot oco ls   includi ng   Ba y esi an  netw orks  a nd  BN  le arn i ng  prot oco l.  Zam a n  an d  O bim bo   [35]  ex plored   PPDP   with   re sp ect   to  cl assif ic at ion  te chn iq ues .  T he y  dev el op e d  a  fr am ework   base d  on  dif fe ren ti al   pri vacy .  I n  this   pa per  we  fo c us e d  on  th e   pr i vacy  preser ving  data p r oc essing  us i ng   M apRed uce p r og ram m ing   pa radi gm .  Tow ar ds   t his  en d  we  pr opose d  a  m et ho do l ogy  to  san it iz e  data  base d  on   m isusabili ty  le vel  wh ic h  is   m easur e  us in g  m isusabili ty  score   com pu te d.         3.   PROP OSE D MET HO DOL OGY FO R  P RIVA CY P R ESSER VING  MAPRE DUC E  PRO GRA M MING   Her e   is  the   Com pr ehe ns ive  m et ho dolo gy  f or  Ex plorin g  Pr ivacy   Pr ese r ving  Data  Mi ning  for  B i g  Data.  It  ta kes   big  data  a s  in pu t   an d  pro du ces  sa niti zed  da ta   as  ou t pu t.   Af te r   ta ki ng  in pu t,   al l  at trib ut es  are   consi der e d  a nd  they   are  m a pp e d  to  diff e r ent  kinds  li ke   sensiti ve,   no r m al   and   qu a si  identifie rs.   S ensiti ve  identifie rs  a re   identifie rs   th at   can  di rectl y  disclose  i den t it y.  Qu asi   ide ntifie rs  a re  th e  identifie r s  pro ne  t o  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Mi su sabil it y Meas ur e B as e d S an it izati on  of  Big  Da t a  for  P riv acy   …  ( D . R adhika )   4527   infer e nce  at ta cks.   T he  sensiti vity   le vel  of   at tribu te s  is  co nsi der e d.   The n  a   m isusabili ty   s c or e  is  m easur ed  f or  al l  at tribu te s  to  be  saniti zed .  Mi su sabili ty   Scor e  is  a  m eas ur e  to  know  th e  vu l ner a bili ty   of   a n  at trib ute  again s t   infer e nce  at ta cks.   On ce  m is us a bili ty   m eas ur e  is  ap plied   to  at tribu te s,   the  le vel  of   vu l ner a bili ty   a gain s t   infer e nce  at ta ck s  is  known .  This  inf or m at ion   is  us ed  to  ha ve  an  ada ptive   and   it erati ve  proces s  to  saniti ze  the  data.  T he   ap proac h  is   com pr ehe ns ive   as   it   can  a da pt  to   dif fer e nt  sa ni ti zat ion   pro ce dures  base d  on  t he   m isusabili ty   lev el .  T hus  it   is  a  hybri d  a ppr oac h  that  ca n  e f fecti vely   deal  with  dif f eren t  at trib ute s  with   appr opriat e  saniti zat ion   m eth od.  As  one  s iz e  do es   not  fi t  al l  the  propo sed  m et ho dolo gy  pro vid e s  s uitable   saniti zat ion  m e chan ism  f or all  att ribu te s  of th e d at a set.      Ther e  are  tw o  ph a ses  in  t he   pro po se d  a ppro a c h.   First  one  is  creati ng   m isusabili ty   m easur e  a nd   app ly in g  it   to  giv e n  dataset   in  orde r  to  ob t ai n  m isusabili ty   scor e.  On c e   m isuabili ty   sc or e  is  obta ine d  it   is  giv e n  to  t he  se cond  ph a se  w hi ch  is  exec utio n  m od el .  I n  th e  exec ution   m od el   t her e  a re  t wo   ste ps   i nvol ved.  I n  the  first  ste p  m isusabili ty   score  is  us ed  to  kn ow   w hich  le ve l  of   sa niti zat ion   is  re qu ire d.   I n  the  sec ond  st ep  the  determ ined  saniti zat ion   te ch nique  is  app li e d  t o  giv e n  dataset (s)   in  or de r  to  ge ner at e  f ully   saniti zed  dataset .   Figure  1 de picst t h e a ppro ac h.            Figure  1.   A rch i te ct ur al  ove rv i ew of  the  pro pose d  a ppro ac h       3.1.   Creatin g Misusab il it y Mea sure   Mi su sabili ty   m easur e   is  t he  m easur e   us ed   to   know  how   m uch   possibil it y  is  the re  to   m isuse  the   gi ven  dataset .  T his  m easur e  was  first  intr oduce d  by  Ha rel  et   al .  [ 6 ] .  I n  t hi s  pa per   it   is  us e d  as  par t  of   ou r   com pr ehe ns ive   m e tho dolo gy   us e d  f or  pr otect ing   pri va cy   of   big  da ta   in  the  c onte xt  of  Ma pR edu c e   pro gr am m ing   par a dig m . Th e   m isusabili ty  sco re  is com pu te d by us i ng se ries of ste ps  as  s how n  in  Fig ure  2 .     The  ste ps   incl ud e  c om pu ti ng   raw   recor d  scor e  (RRS),  com pu ti ng   rec ord  disti nguis hing  fact or   (RDF),  com puti ng   final  rec ord  sc ore  ( FR S)   a nd  c om pu ti ng  m isusabili t y  scor e   (M S) .   The   m echan is m   il lustrate d  nee ds   a  dataset   as  inp ut  an d  pe r form s  series  of   act ivit ie s  bef or e  it   finall y  com pu te s  m isusabili ty  scor e  w hich  is   us ed  i n  the  pro posed  al gorithm   to  determ ine  the  le vel  of   se ns it iz at ion .  Be f or e  em plo yi ng   saniti zat ion ,  it   is  i m po rta nt  to  un der sta nd  the  m isusabili t y  prob a bili ty   of   give n  datas et   to  be   pu blishe d.   To w ar ds  t his e nd the  ste ps  a r e brie fly  d esc ri bed h e re.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g ,  V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   4524   -   4532   4528       Figure  2. O verview  of c om pu ti ng   m isusabili ty  sco re       3.2.   Co m pu ting R aw R ec ord Sc ore     This  is  the   se ns it ivit y  scor e   of   one  record   in  the   gi ven  da ta set   in  the  for m   of   a  ta ble.  Fo r   a  si ng le   record   i , th e  s um  o f  al l sensit ive  values  is co m pu te d  an d  t ha t i s d e no te d  as  RR S i . I t i s c om pu te d  as foll ow s .      RR = m in ( 1 , ∑ ( , [ ] )  )   (1)   The  RR S  is  m or e  w hen   a  ta bl e  has  m or e  nu m ber   of   se ns it ive  at trib utes.  I n  the  sam e  fash io n,   wh e n  the  ta ble  has  le ss   num ber   of  s ensiti ve  values ,  it s  RR S  is  lo w.   T he  res ult  of  the  RR S   m us t  be  1  or   le ss   than   1.   It w il l n ot e xce ed  the  v al ue 1.       3.3.   Co m pu ting R ecord  Distin gui shing Fac t or   It  is  the  m easu re  to   kn ow   ho w  fa r  a   quasi - i den ti fier   in  gi ve n  dataset   can   rev eal   i den ti fy  of   t he  e ntit y.   Its v al ue  is i n  t he ran ge of  0.0 an d 1.0. T he re fore the  d ist in guishi ng f act or  f un ct io n  is  d e no te d  as  fo ll ows .      DF : { qu a si - ide ntifie rs} [ 0,1 ]                                                                                  (2)   DF   of  a  giv e n  reco r d  in dicat es  the  effor t  ne eded   by  an  ind i vidual  to  know  the  a bout   exact  entit y  need e d by the  i nd i vidual.      3.4.   Co m pu ting Fi na l  Reco r d S c ore    This  m easur e  m akes  us e  of  a   record ’s  RR S i   and   D i .  Wh e n  a  ta ble  is  con s idere d  with  r   r ecords,  t he   final r ec ord  sc or e  is com pu te d  a s  foll ows.      FRS=  0 ≤ ≤ (R )=    0 ≤ ≤ (  )                                                            ( 3)   Weig hted  se nsi ti vity   scor e  de no te d  as  RS i   is  com pu te d  f or   eac h  recor d.  The  RR S i   is   div i ded   by   disti nguish i ng  factor  D i   f or   doin g  this .  T hus   the  m axi m al  weig hted   se nsi ti vity   scor e  F RS  is  com pu te d  for   giv e n  ta ble .      3.5.   Co m pu ting M isusabili t y  Sc or e     It  is  the  m easur e  nee de d  fi nal ly   wh ic h  c om bin es  FRS  w hich  s hows  se ns it ivit y  le vels  of  r ecords,   th e   nu m ber   of r ec ords  d e note d by  r,  a nd the  im po rtance  o f  the  quan ti ty  f act or  x(x>= 1).     MS =   1   X  FRS  =   1   ×   0 ≤ ≤ (  )                                                        ( 4)   FRS is the  f i na l reco rd sc or e a nd x is t he  g i ve n param et er while  D i   is  he di sti nguish in g fa ct or .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Mi su sabil it y Meas ur e B as e d S an it izati on  of  Big  Da t a  for  P riv acy   …  ( D . R adhika )   4529   3.6.   Misus ab il ity   Measure - B as e d Priv ac y  Pre servin g Alg orithm ( MM P P)    We  pro pose d  an  al gorithm   to  reali ze  the  m eth od ology  pr e s ented  in  sect io n  3.   The  al go rithm   rev eal s   a  hy br id   a pproach  t hat  co ns ti tutes  m easur em ent  of  m isusabili ty ,  fin ding   le vel  of  m isusabili ty   and  ap plyi ng   appr opriat e  saniti zat ion   te ch nique.  T his  is  an  i m po rta nt  ste p  towa rd   pr i vacy  pr ese r ving  data  m ining   on   big  data in  distri bute d      .    Algorithm  1 .   MM PP  al gorit hm  p rogr am m i ng envir onm ent     The  MM PP  al gorithm   is  ta k es  dataset   D   a s  input  an d  sa niti zes  it   to  produce  D’ .  T he   dataset   is   su bject e d  to  com pu ti ng   m isusabili ty   scor e  so   as  to  ap ply  appr opriat e  le vel  of   saniti zat ion.  A fter  com pu ti ng   m isusabili ty   sc or e ,  the  al gorit hm   find s  the  le vel  of   saniti zat ion   nee de d.   Ba sed  on  the  l eve l  of   saniti zat ion,   sp eci fic sa niti zat ion  m et ho d i s em plo ye d.         4.   E X PERI MEN TAL RES UL TS   The  en vir onm e nt  us e d  f or   em pirical   stud y  is   Am azon   EC2,   Am azon   EMR   and  A m azon   S3 . A m azon  S3   is  use d  for  storing  big   data  inputs  an d  outp uts.  EMR   is   m eant  fo r  pe rfor m ing   Ma pRe du ce  ta s ks   wh i ch  r un  on the  EC2 i nst ances in  cluste r  e nv ir onm ent.      4.1.   Datasets  U se d   Four   dataset s a re co ll ect ed fr om  U CI m achine learn in g rep osi tory   [ 36 ] . T he  d at aset s ar e  m anipu la te d  to  ha ve  m or e  instances.  The   dataset s  colle ct ed  are  a du lt ,   br east   ca ncer ,   cens us   an d  di abetes   is  sho wn   i n  Figure  3 . As shown in Table   3 , th e d at aset s  ha ve  di ff e ren t  num ber  o f  i ns ta nces.  T he diab et es d at aset  is alt ered   to  ha ve  up  to  200000  insta nc es.  As  s how n  in  Table  4,   the  m e m or y  con s um pt ion   is  influe nced   by  the  s iz e  of   datas et . As the   siz e increases , m e m or y con s um pt ion  is i ncr e ased  for pr oces sing data.             Figure   3 .   The   dataset s and  pe rcen ta ge of  i nst ances in  expe r i m ents   14% 10% 20% 56% A du lt Breas t Can cer Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g ,  V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   4524   -   4532   4530   Table  3.   Sho w s D at aset s  with  Num ber  of  In s ta nces   Dataset   Ad u lt   Breast Can cer   Cen su s   Diab etes   No .  o f   Ins tan ces   4 8 8 4 2   3 6 3 6 9   7 2 7 3 8   2 0 0 0 0 0       Table  4.   Sho w s Mem or y C onsu m ption  fo r D iffer e nt  Datase ts     Ad u lt   Breast Can cer   Cen su s   Diab etes   Me m o r y  Co n su m p tio n  ( MB)   1 2 4 .94   1 1 9 .85   1 8 4 .62   3 3 5 .36       As  s how n  in  F igure  4 ,  it   is  evide nt  that  the  m e m or y  con s um pt ion   is  pr es ented  i n  ve rtic al   axis  w hile   the  horizo ntal  axis  show s  dat aset s  us ed .  Th ere  is  cl ear   increase  in  the  m e m or y  con su m ption   w he n  num ber   of   i ns ta nces  inc re ase  in  dataset s.   As  show n  in  Table  5,   the  D ia betes  dataset   too k  m or e  ti m e  fo r  proces s ing .  I n  fact,  it   is  the  da ta set   wh ic h  ha s  highest  num ber   of  insta nce s.  T he  re su lt s  r eveal  that  the   s iz e  of   dataset   ha s  it s  influ e nce  on  t he  exec utio n  tim e.  As  sh ow n  in  Fig ur e  5 ,   the  Breast   Ca ncer   dataset   took  le ast   tim e  fo r   processi ng.  I n  fact,  it   is  the  da ta set   wh ic h  ha s  lowest  nu m ber   of   i ns ta nce s.  The  res ults  r eveal  that  the  s iz e  of   dataset  h as  it s inf l uen ce  on t he  ex ec utio n  ti m e.            Figure  4 .   S how s D et ai ls o f  Me m or y C on s umpti on       Table  5.   Sho w s Ex ec utio n  Ti m e (s ec)   Dataset   Ad u lt   Breast Can cer   Cen su s   Diab etes   Execu tio n  T i m e  ( s ec)   6 .82 8   6 .40 9   1 4 .08 4   2 0 .26 4         Figure  5 .   Exec ution Ti m e fo r Alg or it hm   0 50 100 150 200 250 300 350 400 A du lt Breas t Can cer Cen s u s Diab etes Memory Cons ump ti on MB 0 5 10 15 20 25 A du lt Breas t Can cer Cen s u s Diab etes Ti me  Taken  for Sen tim ent  An alysi s  (sec) Datasets  Us ed Executi on  Ti me  (sec) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Mi su sabil it y Meas ur e B as e d S an it izati on  of  Big  Da t a  for  P riv acy   …  ( D . R adhika )   4531   This  pap e r  has   focuse d  on  th e  m isusabili ty   m easur e  base d  saniti zat ion   of  bi g  data.  It  consi der e d  diff e re nt  datas et s  and   m isusabili ty   scor e  is  com pu te d  as  pe r  the  m e tho dolo gy  pro vid e d.   T he  exec ution   ti m e   and  m e m or y  c on s um ption   for  eac h  data  set   are  pro vid e d.   The  resu lt s  revea le d  that  the   Diabetes  datas et   to ok   m or e  tim e  wh en  com par e d  with  ot her   dataset s.  Breast   cancer  dataset   took  le ast   tim e   for  proces sin g.   I n  t he   sam e   fash ion,  m e m or y  con sum pt ion   is  m ade.  Both  the  m e tric s  rev eal ed  that  the  data  siz e  is  influ enci ng   the   execu ti on  tim e  and   m e m or y  con su m ption .  Dif fer e nt  le vels  of   sa niti zat ion   are  em plo ye d  based   on   th e   m isusabili ty   s cor e  c om pu te d.  The  resu lt s  are  not  com par ed  with  ot her  su ch  w orks  a s  we  co uld   no t  find  ref e ren ces  t o  m isusabili ty   measur e  base d  s aniti zat ion .  H oweve r,   we  un de rstan d  that  th ere  is  nee d  f or  furthe r   exp e rim ental   evaluati on  of  the  wor k.   It  nee ds   t o  be   ex plored   wit h  diff e re nt  m isusabili ty   sco res  a nd   saniti zat ion   le vels  with   Ma pRed uce  pro gra m m ing   par a di gm .  More  ev al uation  a nd  t he  discuss i on  on   t he  trade offs bet w een m isusabili ty  v al ues  and sa niti zat ion  level s is left f or  our fu t ur e  w ork.        5.   CONCL US I O N AND F UT U RE W ORK   The  pr ob le m   of   m isuse  of  se ns it ive  data  ha s  increase d  sig nificantl y  as  enter pr ise s  op t  t o  outso urce  their  m assive  am ou nt  of  da ta ,  big   data,   to  cl oud  f or  data  pu blishi ng   a nd  m ining   to  e xtract  business   intel li gen ce.  E xisti ng   saniti zat ion   te ch niques   can  be  a pp li e d  w hen   le vel  of   m isusabili ty   is  known .    T his  i s  th e   m ot ivati on   be hind  this  resea rch.  W e   intr oduced  a  com pr e hensi ve  a nd  in te gr at ed  m et hodo l og y  for  pr i vacy  pr ese r ving  Ma pRed uce  proc essing  of  bi g  data.  O ur  m eth od ology  co nsi der s  se ns it ivit y  le vel  of   dat aset   in   order  to  m ake  saniti zat ion   de ci sion s.   W e   co m pu te d  m isusabili ty   m easur e  or i gin al ly   introdu ce d  by  Har el   et   al .   for  m or e  appr opriat e  saniti zat ion   of  big   da ta .  W e  pro po sed  an  al go rithm   kn own  as  Mi su sabili ty   Me asur e - Ba sed  Pr i vacy  Pr eser ving  Al gorithm   (MMP P)   wh ic h  co nsi der s  le vel  of   m isusabili ty   p rior   to  c hoos i ng  an d  app li cat io n  of  appr opriat e  saniti zat ion   on  bi g  data.  Sinc e   the  le vel  of   m isusabili ty   c an  re veal  the  need e d  saniti zat ion   ap proac h,   we  in corp or at ed  m i su sa bili ty   scor e  into  the  al go rithm .  Ou r  e m pirical   stud y  with   Am azon   EC 2  and  EMR   rev e al ed  that  t he  pro posed   m et ho do l og y  is   use f ul  in   reali zi ng   pri vacy  pr es e rv i ng  Ma pRed uce  pr ogram m ing .  T his  resea rch   ca n  be  e xten de d  furthe r  to  e valuate  the  f ram e work   t o  an al yz e  the   dynam ic s o f  m isusabili ty  m ea su re  and c orre s pondin g  sa niti zat ion   perform a nce.        REFEREN CE S   [1]   The   Apac h e  Software   Foundation.   We l come   to   Apac he™  Had oop.   Available: htt p://hadoop . ap ac he . org/ .  La st   ac c essed  01  De c ember  2016.   [2]   Apac he  Softwa re  Foundati on.   MapRe duce   Tutor ial .   Availab le :  htt ps: // hado op. apache.org/d ocs/sta bl e/ hadoo p - m apr educ e - cl i en t/ hadoop - m apr e duce - c li en t - cor e/M apRe duceTut o ria l . html .   L ast   ac ce ss ed  01  Dec ember  201 6   surve y   paper ref  her e   [3]   D.  Radhi ka  and  D.  Aruna  Kum ari .   A  Fram ework  f or  Expl oring  Al gorit hm s  for  Big  Data   Mining.   In dian  Journal  of  Sci en ce and  Tec hnology ,  2016 .  9 (17),   p1 - 7 .     [4]   V.  V.  Nage ndra   kum ar  and  C.   La van y a .   Priv acy - Preserv ing  For  Coll abor at iv e  Data   Publishing .   IJCSI T .  2014 .  5  (3),   p1 - 4   [5]   Ra y m ond  Hea th erly ,   Mura t  Kan ta rc iog lu,   and  B hava ni  Thura isi ngham .   Preve nting  Privat e  Infor m at ion  Infe ren c e   Atta cks  on   Soci a l  Networks.   Tr ansacti ons on   Kn owle dge   a nd  Da ta  Eng ine ering .   2013 ;   25  (8) ,   p1 - 14.   [6]   Gerge l y   Acs ,   C la ude   Castelluccia  and  Ru i  Ch en .   Diff ere n ti a lly   Priv at e   Histo gra m   Publishing  through  Los s y   Com pre ss ion.   Inte rnational   Conf ere nce on  Data   Mini ng ,   2012 :   p1 - 10.   [7]   Rui  Chen ,   B enjam in   C.   M.  Fung ,   Bipi n   C .   Desai   and  Nér ia h   M.  Sos sou.   Di ffe ren t ia l l y   Priv at e  Tra nsit  Da t a   Public ation:   A C ase   Stud y   on   th e   Montreal Trans porta ti on   S y s te m .   ACM ,   2012 :   p1 - 9.   [8]   Mina  As kar i,   Re iha ne h  Safa v i - N ai ni  and  Ken  Ba rke r.   An  Inform at ion  Th eor etic  Privacy   and  Utilit y   Me asure   for   Data   San it i zatio n  Mec han ism s.   ACM ,  2012 :  p1 - 12.   [9]   Nikunj  H.   Dom adiy a  and  Udai   Prata p  Rao .   Hi ding  Sensiti v e  As socia ti on  Rul es  to  Maintain  Privacy   and   Dat a   Quali t y   in  D at ab ase .   IEEE ,  2012 :  p1 - 6.   [10]   Sébas ti en  C ana r d  and  Roch   L e scu y e r .   Prot ec t i ng  Privacy   b y   Sanit izing  Perso nal   Da ta :   a  Ne w  Approac h  to   Anon y m ous Cre dent i al s.   ACM ,  2 013 :  p1 - 12.   [11]   Chun - W ei   Li n ,   Tz ung - Pei   Hong,  Chi a - Ching   Chang,   and  Sh yue - Liang  W ang .   A  Gree d y - b ase d  Approac h   for   Hiding  Sensiti v e  Ite m sets  b y   Tra nsac ti on  Ins ert ion .   Journal  of  Information  Hiding  and  Mu lt imedi a   Signal  Proce ss ing .  201 3 ;  4  (4) :   p1 - 14 .   [12]   Lwin  Kh in  Sha r  and  Hee   B en g  Kuan  Ta n .   Predicting  Com m on  W eb  Applicati on  Vuln era bi l it ie s  from   Input  Vali da ti on  and  S ani tiza ti on  Cod e   Patterns.   ACM ,  2012 :  p1 - 4.   [13]   Qian  X ia o ,   Ru i  Chen   and  K ia n - L ee   Ta n .   Diffe ren t ia l l y   P riva t e  Network   Data  Relea se   via  Struct ur a l   Infe ren c e.   ACM ,  2014 :  p1 - 10 .   [14]   Sébasti enGa m bs ,   Marc - Ol ivi e rKil lijia n   and  Mig uel Núñez d el Pra doCorte z .   De - an on y m izati on  atta ck  on  geo located   dat a .   J ournal   of   Computer   and   S yste m   Sc ie n ce s ,  2014 :  p1 - 18.   [15]   Jia - Dong  Zha ng ,   Gabri el   Ghini ta   and  Ch i - Yin   Chow.   Diffe re nti all y   Priva te   Loc a ti on  Re co m m enda ti ons  in   Geosoci al Net w orks.   IEEE ,  201 4 ;  p1 - 10.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g ,  V ol.  8 , N o.   6 ,  Dece m ber  2 01 8   :   4524   -   4532   4532   [16]   David  Sánch ez,   Montser rat  Ba te t   and  Al exa n dre   Vie jo .   Det e ct ing   Te rm   R elati onships  to   I m prove   Te xtu al  Docum ent   Saniti za t ion.   Pacific  A sia Conf ere n ce o n  Information  S y stems ,  2013 :  p1 - 15.   [17]   Hao  Sun ,   Xian g y u   Zha ng ,   Ch ao   S u  and  Qing kai   Z eng .   E ffi cient  D y namic  Tr ac king  Techni q ue  for  Det ectin g  Inte ger - Over flo w - to - Buffe r - Ove rflow  Vulner abi l ity .   ACM ,   2015 :   p1 - 12.   [18]   Bo y ang  Li ,   Ma rk   G rec hani k   a nd  Den y s  Pos hy van y k .   Sani ti z ing  And  Minim iz ing  Data b ase s  for   Softwar e   Applic a ti on  Te st   Outsourcing.   IE EE ,  2014 :  p1 - 10 .   [19]   O ri  Heffetz and K at rina L ig ett .   Privacy   and   Dat a - Based  Rese arc h .   Springer ,  2014 ;  p75 – 98.   [20]   Chris  Cli fton . Pri vacy   Prese rving D istri bute d   Data Mini ng.   Computer  Sc ie nc es .  200 1 :   p1 - 10.     [21]   S.Selva   Rat hn a ,   Dr.  T.   Kart h ikeyan .   Surve y   on  Rec en t  Algorit hm s  for   Privacy   Pr ese rving  Dat a  m ini ng.   Computer   scinc e .   2015 ;  6( 2) :  p1 - 6.   [22]   C y nth ia   Dw ork,  Vita l y   Feldma n,   Moritz   Hardt ,   Toniann   Pita s si,  Om er   Rei ngold  and  Aaron  Roth .   Preservin g  Stat isti ca l   Val idit y   in   Ada pti v e  D at a   Anal y sis .   Co mputer  Scienc es .  2015 :   p1 - 29 .   [23]   C y nth ia   Dw ork,  Vita l y   Fe ldma n,   Moritz  Hardt ,   Toniann  Pit ass iOm er  Rei ngol d  and  Aaron  R oth .  th e   reu sab l e  holdout :  Pr ese rv ing  va li di t y   in   ad apt iv e  da ta a n alys is.  Computer  S c ie nc es .  2015 ;  34 9 :   p1 - 4.   [24]   Chris  Cli fton ,   Murat  Kant arciogl u,   Xiaodong  Li n ,   Michael   and  Y .   Zhu .   Tool s  for   Privacy   Preserv ing  Distributed   Data   Min ing.  IE EE .  2002 ;   4 (2) :   p1 - 7.   [25]   V .   Bab y   and   N.  Subhash  Chandra .   Privacy - Preserving  Distribut ed   A   Surve y   Data  Mini ng  Te chn ique s .   Inte rnational   Jo urnal  of  Comput er  Applications .   2016 ;   143(10) :   p1 - 5.   [26]   Pawel   Jurcz y k   a nd  Li  Xiong.   Pr iva c y - Preserv ing   Data  Publishin g  for  Horiz on ta l l y   Partition ed  D at ab ase s.  I EE E ,  2008 :   p1 - 2.   [27]   Benj amin  C.   M.  Fung,  Ke  W ang,   Rui  Chen  and  a nd  Phili p  S.  Yu .   Privacy - Preservi ng  Data   Publishi ng:  A  Surve y   of   Rec en t  Dev el op m ent s.   ACM .   20 10 ;   42  (4) :   p1 - 53 .   [28]   Sali su Mus a  Bor odo,   Sit i  Mar i y a m   Sham suddin  and  Shafa a tunnur   Hasan.   Big  D ata  Pla tforms   and  Te chn ique s.   Ind onesian  Journal   of  E le c tric al   En gine ering   and  C omputer  Scienc e .   2016 ;   1 ,   p191  - 200.   [29]   Madhu  G a nd   Naga ch andr ik a  G.   A New  Para dig m   for  Deve lopm ent   of   Dat a  Im pu ta ti on   Approa ch for  Miss ing  Value   Esti m at io n.   Int ernati onal   Journal  of   Elec t rical   and   Computer  Eng ine ering .   2016 ;  6:   p3222  –   3228.   [30]   Archa na   RA,  R a vin dra   S He gadi  and  Manjun at h   TN .   A B ig  Dat a S ec urity   using D at a   Ma sking  Methods.   Indon e sian J ournal  o f El e ct rica l  Eng in ee ring a nd   Computer  Sc ie nc e .   2 017 ;   7  ,   p449   - 4 56.   [31]   Sachi n  Arun   Th ane kar ,   K .   Subra hm an y am a nd   A .   B.   Bagwa n .   B i g  Data a nd   Map Reduc e   Challen ges,   Opportuni ties  and  Tr ends.   In ter nati onal Journal  of   Elec tric al   an d  Computer  Eng ine ering .   2016 .   6.   [32]   Dasari   Madh avi   and  B. V . Raman a .   D e - Ide nt ified  Personal  Hea lt h   Care   S y stem Us i ng  Hadoop.   Inter nati onal  Journal  of   Elec t rical   and   Computer  Eng ine ering .  2015;  5:   p1492 - 1499.   [33]   Rebe c ca   N.  W ri ght,   Zhi q ia ng  Ya ng  and  Sheng  Zhong .   Distribut ed Data   Mining  Protocol s for  Privacy :  A Re vi ew  of  Som e  Rec ent Res ult s.  IE EE .   200 6;   0  (0) ,   p1 - 13.   [34]   A  N  K  Za m an  and  Char li e   Obi m bo.   Privacy   Pr ese rving  Da ta   P ubli shing:  A  C l assific a ti on  Pers pec t ive .   IJ ACSA .   2014 ;   5  (9) :   p1 - 6.   [35]   UCI.  UCI Mac h i ne  L ea rn ing  Rep ositor y .   Ava ilabl e  onl ine a t :  ht tps:/ /a r chi v e. i cs. uc i . edu/ m l/index . ph p .   [a ccess ed  on:  20  Apri l  201 7]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.