量化关联规则的隐私保持挖掘方法

根据数据库中量化属性值和分类属性值数量的不同,分别提出了基于布尔关联规则的量化关联规则隐私保持挖掘方法和基于部分变换机制的量化关联规则隐私保持挖掘方法。对于每一种方法都进行了隐私度和正确度分析,并通过实验证明了其正确性和可行性。     

MPSQAR:无损语义的量化关联规则挖掘算法(英文)

在挖掘量化关联规则的过程中,由于对量化值的划分,将产生语义损失。为避免这种情况,提出基于无损语义的算法MPSQAR来处理量化关联规则的挖掘。主要工作包括:(1)提出规泛化量化值的新方法;(2)提出反映属性值分布的属性权重设计方法;(3)扩展加权关联规则模型以处理量化关联规则,避免量化值的划分;(4)提出挖掘传统布尔关联规则和量化关联规则的集成方法;实验表明算法MPSQAR的有效性和时间消耗随时间趋势呈线性增长。     

隐私保护数据挖掘*

隐私保护数据挖掘的目标是寻找一种数据集变换方法,使得敏感数据或敏感知识在实施数据挖掘的过程中不被发现。近年出现了大量相关算法,按照隐私保持技术可将它们分为基于启发式技术、基于安全多方技术和基于重构技术三种。结合目前研究的热点对关联规则和分类规则的隐私保护数据挖掘进行介绍,并给出算法的评估方法,最后提出了关联规则隐私保护数据挖掘未来研究工作的方向。     

一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法

隐私保护是当前数据挖掘领域中一个十分重要的研究问题,其目标是要在不精确访问真实原始数据的条件下,得到准确的模型和分析结果.为了提高对隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性,提出一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法.首先将数据干扰和查询限制这两种隐私保护的基本策略相结合,提出了一种新的数据随机处理方法,即部分隐藏的随机化回答(randomized response with partial hiding,简称RRPH)方法,以对原始数据进行变换和隐藏.然后以此为基础,针对经过RRPH方法处理后的数据,给出了一种简单而又高效的频繁项集生成算法,进而实现了隐私保护的关联规则挖掘.理论分析和实验结果均表明,基于RRPH的隐私保护关联规则挖掘方法具有很好的隐私性、准确性、高效性和适用性.     

基于云模型的多维关联规则研究

本文利用云模型对数据软划分的理论和方法使相邻属性值可以重叠,利用云变换方法完成数值型属性与布尔型属性的转换,给出了一种云多维关联规则的定义,提出了ApfioK_Cube_Cloud算法对云化后的数据进行多维关联规则挖掘,这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界,从而使发现的规则更让人理解也更符合实际.     

对计算机通信网络安全的现状与预防的探讨

本文利用云模型对数据软划分的理论和方法使相邻属性值可以重叠,利用云变换方法完成数值型属性与布尔型属性的转换,给出了一种云多维关联规则的定义,提出了ApfioK_Cube_Cloud算法对云化后的数据进行多维关联规则挖掘,这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界,从而使发现的规则更让人理解也更符合实际.     

关联规则挖掘中的隐私保护研究

数据挖掘中的关联规则反映一个事件和其他事件之间依赖或相互关联的知识.随着大量数据不停地收集和存储积累,人们希望从中发现感兴趣的数据关联关系,从而帮助他们进行决策.随着信息技术的发展,数据挖掘在一些深层次的应用中发挥了积极的作用.但与此同时,也带来隐私保护方面的问题.隐私保护是当前数据挖掘领域中一个十分重要的研究问题,其目标是要在不精确访问真实原始数据的条件下,得到准确的模型和分析结果.为了提高对隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性,提出一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法.针对关联规则挖掘中需预先给出最小支持度和最小置信度这一条件,提出了一种简单的事务数据库中事务的处理方法,即隐藏那些包含敏感项目的关联规则的方法,以对相关事务作处理,达到隐藏包含敏感项目的关联规则的目的.理论分析和实验结果均表明,基于事务处理的隐私保护关联规则挖掘方法具有很好的隐私性、简单性和适用性.     

一种简单的基于隐私保护的关联规则挖掘方法

为了提高对隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性,提出一种有效的隐私保护关联规则挖掘方法。针对关联规则挖掘中需预先给出最小支持度和最小置信度这一条件,提出了一种简单的事务数据库中事务的处理方法,即隐藏那些包含敏感项目的关联规则的方法,对相关事务作处理,达到隐藏包含敏感项目的关联规则的目的。理论分析和实验结果均表明,基于事务处理的隐私保护关联规则挖掘方法具有很好的隐私性、简单性和适用性。     

基于隐私保护的关联规则挖掘算法

基于隐私保护的关联规则挖掘在挖掘项集之间的相关联系的同时,可以保护数据提供者的隐私。基于数据变换法,提出使用高效数据结构即倒排文件的隐私保护关联规则挖掘算法IFB-PPARM。针对特定的敏感规则以及给定的最小支持度和置信度,得到所需要修改的敏感事务并对其做适当的处理。算法只需对事务数据库做一次扫描,并且所有对事务的处理操作都在事务数据库映射成的倒排文件中进行。分析表明,该算法具有较好的隐私性和高效性。     

基于图论与互信息量的差分隐私度量模型

差分隐私是数据发布、数据挖掘领域内隐私保护的重要工具,但其强度和效果仅能后验评估,且高度依赖于经验性选择的隐私预算。文中提出一种基于图论和互信息量的差分隐私量化模型和隐私泄露量计算方法。利用信息论通信模型重构了差分隐私保护框架,构造了差分隐私信息通信模型和隐私度量模型;基于图的距离正则和点传递提出隐私泄露互信息量化方法,证明并计算了差分隐私泄露量的信息量上界。分析和对比表明,该隐私泄露上界与原始数据集的属性数量、属性值数量以及隐私预算参数具有较好的函数关系,且计算限制条件较少。文中所提方法优于现有方法,能够为差分隐私算法的设计及评价、隐私泄露风险评估提供理论支撑。