CONTEXT AWARE PRIVACY PRESERVING CLUSTERING AND CLASSIFICATION

Data are valuable assets to any organizations or individuals. Data are sources of useful information which is a big part of decision making. All sectors have potential to benefit from having information. Commerce, health, and research are some of the fields that have benefited from data. On the other hand, the availability of the data makes it easy for anyone to exploit the data, which in many cases are private confidential data. It is necessary to preserve the confidentiality of the data. We study two categories of privacy: Data Value Hiding and Data Pattern Hiding. Privacy is a huge concern but equally important is the concern of data utility. Data should avoid privacy breach yet be usable. Although these two objectives are contradictory and achieving both at the same time is challenging, having knowledge of the purpose and the manner in which it will be utilized helps. In this research, we focus on some particular situations for clustering and classification problems and strive to balance the utility and privacy of the data. In the first part of this dissertation, we propose Nonnegative Matrix Factorization (NMF) based techniques that accommodate constraints defined explicitly into the update rules. These constraints determine how the factorization takes place leading to the favorable results. These methods are designed to make alterations on the matrices such that user-specified cluster properties are introduced. These methods can be used to preserve data value as well as data pattern. As NMF and K-means are proven to be equivalent, NMF is an ideal choice for pattern hiding for clustering problems. In addition to the NMF based methods, we propose methods that take into account the data structures and the attribute properties for the classification problems. We separate the work into two different parts: linear classifiers and nonlinear classifiers. We propose two different solutions based on the classifiers. We study the effect of distortion on the utility of data. We propose three distortion measurement metrics which demonstrate better characteristics than the traditional metrics. The effectiveness of the measures is examined on different benchmark datasets. The result shows that the methods have the desirable properties such as invariance to translation, rotation, and scaling

Entwicklung eines schnellen Raman-Mikrospektrometers und theoretische Untersuchung von geschwindigkeitsbegrenzenden Faktoren

Bildgebende Raman-Mikrospektroskopie ist eine weit verbreitete Möglichkeit, die chemische Zusammensetzung von Proben zerstörungsfrei zu untersuchen. Die vorliegende Arbeit stellt sich zur Aufgabe, diese Methode für die Untersuchung biologischer Proben so zu optimieren, dass der Einfluss der notwendigen hohen Beleuchtungsenergie auf die Probe möglichst gering bleibt und trotzdem zeitnahe Ergebnisse erzielt werden können. Dazu wird ein Raman-Mikrospektrometer basierend auf einem neuen bildgebenden Fourier-Transformations-Spektrometer und einer Lichtschichtbeleuchtung entwickelt und einem dem Stand der Technik entsprechenden konfokalen Raman-Mikrospektrometer gegenübergestellt. Das entwickelte Raman-Mikrospektrometer kann ein hyperspektrales Raman-Bild von einer Polymerprobe, mit über 4 000 000 Spektren und einer spektralen Auflösung von 4,4 cm 1 in unter 14 min aufzeichnen. Das zum Vergleich herangezogene Mikrospektrometer benötigt für die gleiche Aufgabe 213 mal länger. Außerdem wird mit beiden Spektrometern ein Volumen einer Zebrafischprobe aus 50 Ebenen mit voller spektraler Information aufgezeichnet. Bei gleicher Abbildungsqualität ist das entwickelte Raman-Mikrospektrometer noch immer 5,3 mal schneller. Basierend auf diesen praktischen Erkenntnissen werden die Signalentstehung in Mikrospektrometern verschiedenen Typs und der Einfluss der Beleuchtung auf die Probe theoretisch untersucht. Im Ergebnis können die erzielbaren Geschwindigkeiten aller Mikrospektrometertypen bei gleicher Bildqualität auf einfache Weise verglichen werden. Es zeigt sich, dass die gleichzeitige Beleuchtung von mehreren Probenpunkten aus thermischen Gründen eine Drosselung der Bestrahlungsstärke erzwingt. Dadurch werden die Geschwindigkeitsvorteile der Parallelisierung nivelliert. Das bestätigt nicht nur die Erfahrungen mit dem hier entwickelten Lichtschicht-Raman-Mikrospektrometer sondern weist auch die Richtung für künftige Versuche zur weiteren, deutlichen Geschwindigkeitssteigerung auf