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.     

基于隐私保护的跨表关联规则挖掘

通过引入项目集投影的概念和计数因子的概念,提出了基于隐私保护的跨表关联规则挖掘算法.该算法首先自下而上,逐层求出跨表大项目集在单表内的投影及投影的计数集,然后按照支持数计算协议,通过投影的计数集计算大跨表项目集的支持率,而不泄露各原始表的数据信息.算法面向大数据库,考虑表间以语义相关属性表示的一般关系.实验表明,算法是有效的.     

基于移项的隐私保护关联规则挖掘算法

基于启发式规则的隐私保护关联规则挖掘算法中均通过删除项或增加项改变规则的支持度,对非敏感规则的支持度影响很大。针对上述不足,提出一种将删除项和增加项2种操作相结合的方法,在执行删除项操作后寻找合适的事务,对该事务执行增加项操作。实验结果表明,利用该算法清洗数据库所产生的规则丢失率和相异度均有所下降。     

基于RSA的隐私保护关联规则挖掘算法

结合RSA公钥加密和伪随机数生成器技术,给出一种分布式数据库隐私保护关联规则挖掘算法——PPD—ARBSM。引入密码管理服务器和数据挖掘服务器,能保护敏感数据的安全性,利用事务相似矩阵集中快速实现全局k-项频繁集的生成,能削减各站点间局部支持数对比的通信开销。理论分析与实验结果表明,该算法具有较好的隐私性、准确性和较高的效率。     

一种基于隐私保护的关联规则挖掘算法

为了提高隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性．将数据干扰和查询限制策略有机地结合起来。提出一种新的数据随机处理方法——部分隐藏的转移概率矩阵（PHTPM）数据变换方法,然后利用PHTPM对原始事务集进行变换和隐藏,并在此基础上,提出一种关联规则挖掘算法AOPAM。理论分析和实验结果表明,该算法具有更好的隐私保护性。挖掘结果更准确。     

基于隐私保护的关联规则挖掘研究

鉴于现行数据隐私问题日益严重,如何防止数据挖掘过程中隐私信息的泄漏,是一个重要的研究议题.针对关联规则挖掘技术,从数据挖掘资源共享方面探讨隐私信息的保护,提出数据汇总概念的保护机制,将欲公开的内容隐藏到汇总内容中.此机制不仅确保公开内容的隐私,还可以从汇总内容中获取有用信息,从而在隐私保护和知识获取间取得平衡.     

基于共享的隐私保护关联规则挖掘

随着数据挖掘技术的广泛使用,产生了信息安全和隐私保护的新问题。对当前分布式隐私保护关联规则挖掘的经典算法进行了改进,在不使用当前流行的多方安全计算(SMC)的条件下,用较简单的方法进行隐私保护关联规则挖掘,降低了运算量。同时,在分布式关联规则挖掘的同时,很好地保持了各个站点的数据和信息。     

基于相关系数的隐私保护关联规则挖掘

传统的隐私保护关联规则挖掘算法由于没有考虑规则左右件相关系数的影响,对非敏感规则的支持度影响很大。为了减小这种影响,提出通过调整规则左右件相关系数隐藏敏感规则的算法。该算法通过调整相关系数,使敏感规则的价值无法被发现,从而达到隐藏敏感规则的目的。实验结果表明,该算法的规则丢失率和相异度均有所下降。     

一种改进的水平分布式环境下基于同态加密的隐私保护算法

提出了一种改进的水平分布式环境下关联规则挖掘的隐私保护算法,该算法应用部分隐藏的随机化回答方法和同态加密技术,引入半可信第三方,将各站点的数据集进行扰乱和隐藏,并将数据的水平格式表示转换成垂直格式表示,通过位运算计算局部支持数,利用Paillier算法计算全局支持数。所提算法具有站点之间无须通信、支持数计算效率高、I/O操作次数少以及传输安全等优点。实验结果表明,所提算法提高了局部支持数的计算效率并减少了I/O操作次数。     

隐私保护的数据挖掘方法的研究

介绍了隐私保护数据挖掘方法的产生背景和意义,其次概括了现阶段国内外隐私保护数据挖掘算法的研究现状,并对当前隐私保护数据挖掘领域中已提出的算法按照数据挖掘的方法、数据源分布情况、隐私保护技术和隐私保护对象以及数据挖掘应用类型等方面进行分类,然后分别详细阐述了在集中式和分布式数据分布环境下,应用在隐私保护的关联规则挖掘、分类和聚类挖掘中的一些典型的技术和算法,总结出它们的优缺点,并对这些优缺点进行剖析和对比,最后指明了隐私保护数据挖掘算法在未来的整体发展方向.     

基于博弈论的隐私保护分布式数据挖掘

隐私保护的分布式数据挖掘问题是数据挖掘领域的一个研究热点,而基于经济视角,利用博弈论的方法对隐私保护分布式数据挖掘进行研究只是处于初始阶段。基于收益最大化,研究了完全信息静态博弈下分布式数据挖掘中参与者(两方或多方)的策略决策问题,得出了如下结论:数据挖掘在满足一定的条件下,参与者(两方或多方)的准诚信攻击策略是一个帕累托最优的纳什均衡策略;在准诚信攻击的假设下,参与者(多方)的非共谋策略并不是一个纳什均衡策略。同时给出了该博弈的混合战略纳什均衡,它对隐私保护分布式数据挖掘中参与者的决策具有一定的理论和指导意义。     

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。     

分布式聚类算法的隐私保护研究

通过数据概化,在多维属性的属性值概念分层上构造少量的具有抽象语义的元组来替换大量具有详细语义的原始元组,从而汇总数据表,这称作表语义汇总。给定原始数据表及其多维属性的属性值的概念分层,表语义汇总的目标是产生规定压缩率且保留尽可能多的语义信息的汇总表。现有算法采用在概化元组集合中寻找最佳概化元组组合的策略将其转换成Set-Covering问题来解决,尽管采取了多种优化策略(如预处理、分级处理)来提高效率,但仍存在转换开销大、算法框架复杂且不易扩展到高维属性等缺点。通过定义多维属性层次结构的度量空间将该问题转换为多维层次空间聚类问题并引入dewey编码来提高转换效率,提出了基于快速收敛的层次凝聚和基于层次空间分辨率调整的两种聚类算法来高效地建立语义汇总表。经真实数据集上的实验表明,新算法在执行效率和汇总质量上都优于现有方法。     

分布式数据挖掘的隐私保护问题

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。本文介绍了分布式数据挖掘中隐私保护的现状，着重介绍分布式数据挖掘中隐私保护问题和技术。     

分布式环境下关联规则的安全挖掘算法

提出了分布式数据库的关联规则的安全挖掘算法PPDMA，通过应用密码学方法对站点间传送的用于挖掘全局频繁项集的被约束子树及其它信息进行加密，增加“干扰”信息，在接收站点对加密信息进行解密，达到不披露用户信息的目的，起到保护用户隐私的作用，以进行关联规则的安全挖掘。分析表明，该算法是正确可行的。     

分布式数据挖掘的隐私保护问题

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。本文介绍了分布式数据挖掘中隐私保护的现状,着重介绍分布式数据挖掘中隐私保护问题和技术。     

D-VSSP:分布式社会网络隐私保护算法

针对传统社会网络隐私保护技术对大规模社会网络数据处理效率较低的问题,提出一种分布式结点分裂匿名社会网络隐私保护算法(Distributed-Vertex Splitting Social Network Privacy Preserving,D-VSSP)。D-VSSP算法利用MapReduce和Pregel-like分布式计算模型处理社会网络图数据。首先基于MapReduce分布式计算模型对大图中的结点的标签信息进行标签平凡化、标签平凡化分组和精确分组处理;然后基于Pregel-like的消息传递机制,选举结点分裂,进行分布式结点分裂匿名。实验结果表明,在 对大规模社会网络数据的处理效率上, D-VSSP算法优于传统算法。     

基于统计差分的轨迹隐私保护

随着车联网不断地发展,车联网为驾乘者提供便捷服务的同时,也带来了相应的隐私保护问题.轨迹数据发布将可能泄露用户位置隐私,从而危害用户人身安全;为改变已有差分隐私保护方法中添加随机噪音的弊端,提出一种基于统计差分隐私的轨迹隐私保护方法.车辆行驶轨迹具有Markov过程的特点,根据车辆轨迹的特征计算轨迹中位置节点敏感度;并根据位置敏感度,统计阈值和敏感度阈值添加适量Laplace噪音;使用平均相对误差评价轨迹数据的可用性大小.实验证实了基于统计差分隐私的轨迹隐私保护方法的可用性和有效性.     

后量子的智能电表隐私保护方案

智能电网作为下一代的电力系统,允许电力供应商对用户数据进行高频率地数据采集以支持能耗监管、智能配电与能源管理.然而,细粒度的用户能耗相关数据也带来了安全与隐私方面的挑战,如何保护智能电网的用户隐私已经成为智能电网研究中的关键问题.当今量子计算科学正在快速发展,在抗量子计算领域基于格的密码学是相当有效的.关注智能电网的三层模型中用户电表与小区集中器的实时数据上传阶段的隐私保护问题,可利用基于格的可链接环签名来构造抗量子计算的保护用户隐私的智能电表数据采集方案.选择一个较为先进的基于格的在one-out-of-many证明之上构造的次线性大小的环签名方案,并为其增添可链接性以期为抗量子计算的隐私保护系统提供异常用户监测和追踪功能.利用后量子签名方案,该系统可以支持动态的用户加入和撤销,拥有更好的灵活性与实用性.对该系统进行安全性证明与性能分析,以表明其有效性.     

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。