Ngày nay, sự phát triển của các hệ thống thông tin và ứng dụng web tạo ra
lượng dữ liệu lớn. Mỗi ngày, hàng triệu giao dịch điện tử có thể được thực hiện,
hay hàng tỷ bình luận/cảm xúc được bày tỏ trên các trang mạng xã hội. Bằng việc
khai phá, phân tích những nguồn dữ liệu này, các tri thức hoặc thông tin có giá trị
đã được tìm ra và đem lại nhiều lợi ích đáng kể cho những tổ chức, cá nhân [1],
ví dụ như: ra quyết định kinh doanh, am hiểu sở thích của khách hàng, giảm chi
phí vận hành.
Trên thực tế, bất kỳ một tập dữ liệu nào cũng chứa những thông tin mang
tính chất riêng tư, nhạy cảm như: bệnh lý của bệnh nhân, thu nhập của khách hàng,
quan điểm chính trị của người dùng. Vấn đề này là cản trở lớn đối với hoạt động
khai phá dữ liệu bởi một là, do lo ngại bị xâm phạm tới quyền riêng tư hoặc bị
ràng buộc về chính sách bảo vệ quyền riêng tư nên bên sở hữu không sẵn sàng
cung cấp dữ liệu thật cho bên khai phá; hai là, tiến trình khai phá dữ liệu có thể
làm lộ ra ngoài những thông tin nhạy cảm của các tổ chức, cá nhân.
Trước thách thức đó, nghiên cứu và phát triển các giải pháp khai phá tri thức
và thông tin hữu ích tiềm ẩn trong các tập dữ liệu trong khi những thông tin riêng
tư, nhạy cảm tồn tại bên trong dữ liệu vẫn được giữ an toàn và bí mật bởi các bên
sở hữu trở thành một nhiệm vụ rất cần thiết và quan trọng, thu hút được nhiều sự
quan tâm từ cộng đồng nghiên cứu [2].