隐私保护中随机化处理方法研究

对于隐私保护中的随机化处理方法,注意到它在于数据集属性变量之间存在的相关度较高时潜在的隐私泄露和性能方面的问题,提出一个模型将其进行一定的改进,使得随机化后的数据中能够在一定精度范围内建模原数据的统计特征或建立模型。     

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.     

浅析数据挖掘中的隐私保护

隐私保护是数据挖掘中一个重要的研究方向,如何在不违反隐私规定的情况下,利用数据挖掘工具发现有意义的知识是一个热点问题。本文介绍了数据挖掘中隐私保护的现状,着重介绍目前数据挖掘中的隐私保护问题以及隐私保护技术的研究情况。最后展望隐私保护未来的发展方向。     

利用PCA增强随机化隐私数据保护方法

基于随机化的数据扰乱及重构技术是数据挖掘中的隐私保护(Privacy-Preserving Data Mining,PPDM)领域中最重要的方法之一.但是,随机化难以消除由于属性变量本身相关性引起的数据泄漏.介绍了一种利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)进行属性精简的增强随机化方法,降低了参与数据挖掘的属性数据间相关性,更好地保护了隐私数据.     

分组随机化隐私保护频繁模式挖掘

已有的隐私保护频繁模式挖掘随机化方法不考虑隐私保护需求差异性,对所有个体运用统一的随机化参数,实施同等的保护,无法满足个体对隐私的偏好.提出基于分组随机化的隐私保护频繁模式挖掘方法（grouping-based randomization for privacy preserving frequent pattern mining,简称GR-PPFM）.该方法根据不同个体的隐私保护要求进行分组,为每一组数据设置不同的隐私保护级别和与之相适应的随机化参数.在合成数据和真实数据中的实验结果表明：相对于统一单参数随机化mask,分组多参数随机化GR-PPFM不仅能够满足不同群体多样化的隐私保护需求,还能在整体隐私保护度相同情况下提高挖掘结果的准确性.     

隐私保护数据挖掘方法的研究

介绍了隐私保护数据挖掘的国内外研究概况,提出了对数据挖掘中隐私保护技术的分类,分析和评价相关典型算法,并对隐私保护数据挖掘的未来研究方向进行了展望。     

基于隐私保护的数据挖掘

基于隐私保护的数据挖掘(PPDM)的目标是在保护原始数据的情况下建立挖掘模型并得到理想的分析结果。该文从PPDM的总体需求出发,基于数据隐藏,将PPDM技术分为安全多方计算技术、匿名技术和数据转换技术。从准确性、隐私性和复杂性3个方面对PPDM技术进行了评估。     

隐私保护频繁项集挖掘中的细粒度随机化模型

已有的随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,对隐私数据的保护粒度缺乏灵活性,无法实现精细化、个性化、差异化的隐私保护。提出三类多参数随机化回答模型,包括行多参、复合多参、分组多参共11种随机化回答模型,给出了模型的分类框架和分类层次。细粒度多参数随机化模型可实现精细化、个性化、差异化的隐私保护效果。     

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。     

隐私保护数据挖掘研究进展

近年来隐私保护数据挖掘已经成为数据挖掘的研究热点, 并取得了丰富的研究成果。但是, 随着移动通信、嵌入式、定位等技术的发展与物联网、位置服务、基于位置的社交网络等应用的出现, 具有个人隐私的信息内容更加丰富, 利用数据挖掘工具对数据进行综合分析更容易侵犯个人隐私。针对新的应用需求, 对隐私保护数据挖掘方法进行深入研究具有重要的现实意义。在分析现有的隐私保护数据挖掘方法分类与技术特点的基础上, 提出现有方法并应用于新型分布式系统架构应用系统、高维数据及时空数据等领域存在的挑战性问题, 并指出了今后研究的方向。     

基于有损分解的数据隐私保护方法

隐私保护的数据挖掘近来已成为数据挖掘研究的热点,而数据隐私的保护则是其中的重要问题之一.针对已有方法信息损失程度高、聚集查询精度低的不足.在(alpha,k)隐私保护模型基础上,利用关系数据库理论的有损分解思想,提出了一种改进的数据隐私保护方法Alpha+.该方法首先利用(alpha.k)生成原始数据的匿名数据库,然后,将匿名数据库投影为2个可连接的数据库表NSS和SS,并利用NSS和SS有损连接的冗余信息保护数据隐私.接下来,Alpha+对NSS和SS的元组进行合并,以减少最终发布的数据库表大小.最后比较了Alpha+方法与其他类似方法的安全性.实验结果表明Alpha+在聚集查询精度方面明显优于同类方法.     

社交网络隐私保护中的随机算法

提出了一种基于高斯随机乘法的社交网络隐私保护方法.该算法利用无向有权图表示社交网络,通过高斯随机乘法来扰乱其边的权重,保持网络最短路径不变并使其长度应与初始网络的路径长度尽可能接近,以实现对社交网络的隐私保护.从理论上证明了算法的可行性及完美算法的不存在性.采用这种随机乘法得到的仿真结果符合理论分析结果.     

支持差分隐私的图像数据挖掘方法研究

针对数据挖掘模型中存在的隐私泄漏问题及现有隐私保护技术的不透明性,本文将差分隐私与图像生成模型生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)相结合,提出了一种更具普适性的支持图像数据差分隐私保护的生成对抗网络模型(Image differential privacy-GAN,IDP...     

分布式数据挖掘的隐私保持

分布式数据挖掘模型假定数据源分布在多个站点上,而各站点在进行分布式数据挖掘的同时需要隐藏私有数据以便保持隐私。本文将多方计算与数据挖掘技术相结合,在两点积运算的基础上提出安全的两点积运算公式,并将其简化,使得分布式挖掘算法的效能与集中式挖掘一致或近似,而又确保分布于不同站点的数据保持隐私。     

面向数据库应用的隐私保护研究综述

随着数据挖掘和数据发布等数据库应用的出现与发展,如何保护隐私数据和防止敏感信息泄露成为当前面临的重大挑战.隐私保护技术需要在保护数据隐私的同时不影响数据应用.根据采用技术的不同,出现了数据失真、数据加密、限制发布等隐私保护技术.文中对隐私保护领域已有研究成果进行了总结,对各类隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,还详细介绍了各类技术的典型应用,并重点介绍了当前该领域的研究热点:基于数据匿名化的隐私保护技术.在对已有技术深入对比分析的基础上,指出了隐私保护技术的未来发展方向.     

隐私保护数据挖掘系统的设计与实现

随着网络安全问题受到越来越多的关注,隐私保护数据挖掘问题已经成为数据挖掘领域中的研究热点。该文设计与实现了一个隐私保护数据挖掘系统,系统的算法可以帮助用户完成一些简单的隐私保护数据挖掘工作。在实际系统应用中,用户可以根据实际需要加入新的算法来完成隐私保护数据挖掘工作。     

基于隐私保护的数据挖掘研究

随着网络安全问题受到越来越多的关注,在数据挖掘中做好隐私保护已成为当前的研究热点。如何在挖掘过程中不泄露私有信息或敏感数据,同时能得到比较准确的挖掘效果,是数据挖掘研究中的一个热点课题。本文从数据分布方式结合挖掘算法对当前几种关键的隐私保护方法进行分析,并给出算法的评估,最后提出隐私保护数据挖掘方法的未来研究方向。     

融合隐私保护的车辆轨迹数据停留点挖掘方法

随着车载GPS定位设备的普及, 产生了大量的车辆轨迹数据和位置信息, 各种轨迹挖掘技术也应运而生. 然而, 现有的轨迹挖掘技术较少考虑用户的隐私泄露问题, 因此, 本文提出了一种融合隐私保护的车辆轨迹数据停留点挖掘方法. 在该算法中, 首先通过密度聚类筛选出轨迹停留点, 其次结合差分隐私技术对停留点进行隐私保护. 通过实验验证, 该方法不仅能有效识别出停留点的位置, 还能保护其隐私不被泄露.