分布式環(huán)境中保護(hù)隱私數(shù)據(jù)挖掘方法的研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，海量級(jí)、分布式的數(shù)據(jù)規(guī)模對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法提出了新的挑戰(zhàn)。如何融入分布式環(huán)境，在保證持有方數(shù)據(jù)隱私的前提下得到準(zhǔn)確的挖掘結(jié)果成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域新的研究熱點(diǎn)。由于聚類挖掘和分類挖掘是應(yīng)用較為廣泛的數(shù)據(jù)挖掘方法。本文對(duì)常用的K-means聚類算法和ID3分類算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了兩種保護(hù)隱私的數(shù)據(jù)挖掘算法。
　　本文首先介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和實(shí)現(xiàn)步驟，在闡述數(shù)據(jù)挖掘常見技術(shù)類別的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹了常見的聚類挖

2、掘算法和分類挖掘算法，描述了這些算法的基本原理和實(shí)現(xiàn)過程，通過比較分析了各種算法的優(yōu)勢(shì)和不足之處。然后介紹了隱私的概念，綜述了數(shù)據(jù)挖掘中保護(hù)隱私的常見方法，其中重點(diǎn)介紹了限制發(fā)布技術(shù)、加密技術(shù)和安全多方計(jì)算技術(shù)，最后綜述了保護(hù)隱私數(shù)據(jù)挖掘的研究進(jìn)展。在此基礎(chǔ)上，本文分別針對(duì)聚類挖掘和分類挖掘中的隱私保護(hù)做了如下工作：
　?。?）本文在K-means聚類算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合分布式環(huán)境，使用基于整數(shù)的同態(tài)加密方法，對(duì)水平分布的各站點(diǎn)進(jìn)行

3、秘密聚類挖掘，并考慮了中間結(jié)果在通信過程中的安全問題。由于聚類過程在密文狀態(tài)中進(jìn)行，公鑰加密使得計(jì)算過程的中間結(jié)果得到密碼保護(hù)，因此本算法能在保護(hù)隱私的前提下得到準(zhǔn)確的聚類結(jié)果。理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證都證明了這一點(diǎn)。
　　（2）對(duì)于垂直分割數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)環(huán)境，本文設(shè)計(jì)了一種新的針對(duì)決策樹分類的保護(hù)隱私ID3分類算法。該算法基于Pillier的同態(tài)加密方案和數(shù)字信封技術(shù)，能夠?qū)⒎诸惸Ｐ蜕蛇^程放在密文中進(jìn)行，再通過差分比較法進(jìn)行秘密比較，最