差分隐私保护及其应用

数据发布与数据挖掘中的隐私保护问题是目前信息安全领域的一个研究热点.作为一种严格的和可证明的隐私定义,差分隐私近年来受到了极大关注并被广泛研究.文中分析了差分隐私保护模型相对于传统安全模型的优势,对差分隐私基础理论及其在数据发布与数据挖掘中的应用研究进行综述.在数据发布方面,介绍了各种交互式和非交互式的差分隐私保护发布方法,并着重从精确度和样本复杂度的角度对这些方法进行了比较.在数据挖掘方面,阐述了差分隐私保护数据挖掘算法在接口模式和完全访问模式下的实现方式,并对这些算法的执行性能进行了分析.最后,介绍了差分隐私保护在其它领域的应用,并展望未来的研究方向.     

随机响应技术的数据挖掘

随着数据挖掘技术的发展有关数据挖掘的个人隐私保护越来越受到关注.如何在保护隐私的情况下挖掘出有用的信息是近年来数据挖掘的研究趋势之一,为了保护个人隐私信息,我们首先对数据进行随机化的处理,然后在此基础上对数据进行分析,挖掘.本文介绍了隐私保护的发展原因,随机化处理方法及其它关于隐私保护数据挖掘的算法.     

信息安全中隐私保护数据挖掘相关技术探究

随着计算机信息技术的快速发展,网络数据库的规模越来越庞大,数据的存储形式也是多种多样的。数据挖掘技术可以从大量的数据中提取有价值的信息,隐私保护是数据挖掘中重点研究的问题之一。隐私保护数据挖掘近年来得到了快速发展,但它仍然面临着许多挑战。本文重点研究了隐私保护数据挖掘的相关技术,对今后研究中存在的问题和方向进行了探讨。     

基于产业链型数据的分布式隐私保护商务智能研究

随着经济的快速发展,当前很多企业构成了产业链,通过对其进行分布式的商务智能分析,能够获取很多有价值的信.研究了适用于产业链型数据的大规模分布式隐私保护数据挖掘架构,重点研究基于安全多方计算技术的分布式隐私保护数据挖掘通用算法组件,特别是研究面向产业链型数据的分布式隐私保护数据挖掘算法.该研究不仅将有助于大规模分布式环境下的隐私保护数据挖掘系统的研发,而且能够达到更好地服务经济的目的.     

分布式隐私保护FHE-DBIRCH模型研究

隐私保护数据挖掘是当前数据挖掘领域中一个十分重要的研究问题,其目标是在无法获得原始明文数据时可以进行精确的数据挖掘,且挖掘的规则和知识与明文数据挖掘的结果相同或类似。为了强化数据的隐私保护、提高挖掘的准确度,针对分布式环境下聚类挖掘隐私保护问题,结合完全同态加密、解密算法,提出并实现了一种基于完全同态加密的分布式隐私保护FHE DBIRCH模型。模型中数据集传输采用完全同态加密算法加密、解密,保证原始数据的隐私。理论分析和实验结果表明,FHE-DBIRCH模型不仅具有很好的数据隐私性且保持了聚类精度。     

一种基于格的隐私保护聚类数据挖掘方法

由于云计算的诸多优势,用户倾向于将数据挖掘和数据分析等业务外包到专业的云服务提供商,然而随之而来的是用户的隐私不能得到保证.目前,众多学者关注云环境下敏感数据存储的隐私保护,而隐私保护数据分析的相关研究还比较少.但是如果仅仅为了保护数据隐私,而不对大数据进行挖掘分析,大数据也就失去了其潜在的巨大价值.本文提出了一种云计算环境下基于格的隐私保护数据发布方法,利用格加密构建隐私数据的安全同态运算方法,并且在此基础上实现了支持隐私保护的云端密文数据聚类分析数据挖掘服务.为保护用户数据隐私,用户将数据加密之后发布到云服务提供商,云服务提供商利用基于格的同态加密算法实现隐私保护的k-means、隐私保护层次聚类以及隐私保护DBSCAN数据挖掘服务,但云服务提供商并不能直接访问用户数据破坏用户隐私.与现有的隐私数据发布方法相比,论文的隐私数据发布基于格的最接近向量困难问题（CVP）和最短向量困难问题（SVP）,具有很高的安全性.同时算法有效保持了密文数据间距离的精确性,与现有研究相比挖掘结果也具有更高的精确性和可用性.论文对方法的安全性进行了理论分析并设计实验对提出的隐私保护数据挖掘方法效率进行评估,实验结果表明本文提出的基于格的隐私保护数据挖掘算法与现有的方法相比具有更高的数据分析精确性和更高的计算效率.     

聚类挖掘中隐私保护的几何数据转换方法*

目前,尽管数据挖掘在许多领域都发挥了巨大的作用,但同时它也带来了一系列越来越值得重视的问题,如隐私的保护、信息的安全等。讨论了数据挖掘中的隐私保护问题,提出了一种几何数据转换方法,并将其用于聚类数据挖掘中的隐私保护。实验结果表明该方法可以较好地实现数据挖掘应用中的隐私保护。     

基于数据处理的数据挖掘隐私保护技术分析

随着数据挖掘技术的发展与应用,如何在得到准确的挖掘结果的同时保护隐私信息不被泄露,已经成为必须解决的问题.基于数据处理的数据挖掘隐私保护是一种有效的途径,通过采用不同的数据处理技术,出现了基于数据匿名、数据变换、数据加密、数据清洗、数据阻塞等技术的隐私保护算法.文中对基于数据处理的数据挖掘隐私保护技术进行了总结,对各类算法的基本原理、特点进行了探讨.在对已有技术和算法深入对比分析的基础上,给出了数据挖掘隐私保护算法的评价标准.     

云数据在数据挖掘中的隐私保护

云计算环境下用户数据的集中存储为数据挖掘提供了便利条件,同时也为用户的隐私保护带来了挑战。为了解决云数据在数据挖掘条件下的隐私保护问题,提出了云计算环境下的隐私保护模型。该模型以公有云为基础,增加了一个分类预处理模块,设定了分类标准,详细讨论了分类后数据的处理方法,并讨论了该模型下数据的检索、还原方法以及运行环境保护、数据的云端销毁等环节。最后对模型的复杂性及安全性进行理论的对比分析,证明了该模型在数据挖掘条件下对云数据隐私保护的有效性。     

数据挖掘隐私保护综述

随着社会信息化和电子商务与电子政务的不断发展,数据成为社会的重要资源,数据挖掘技术的应用逐渐深入。与此同时,隐私保护方面的问题已经成为数据挖掘研究的热点问题之一。本文介绍了数据挖掘隐私保护的发展现状,阐述了相关的概念、特征、分类和研究成果,并从数据扰动和多方安全计算两个方面介绍了数据挖掘隐私保护的相关技术,提出了未来的研究方向。