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支持隐私保护的数据挖掘研究

作　者: 俞笛
导　师: 徐向阳
学　校: 湖南大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 隐私保护分类挖掘聚类挖掘同态加密保序加密
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 314次
引　用: 1次
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内容摘要

随着信息技术的飞速发展,网络中的数据共享和交换行为出现得越来越频繁。由于数据挖掘能从信息数据中提取有用的信息,因此它被作为分析工具而得到了广泛应用。而同时数据挖掘带来的隐私问题已经引起了人们的关注。本文主要研究分布式下的隐私保护数据挖掘算法。论文的主要工作如下:第一,对隐私保护数据挖掘算法进行了概括。然后,定义了数据挖掘中隐私的基本概念,并指出了隐私保护机制的目标。第二,本文结合数据分布方式、数据修改方式和隐私保护技术等角度,对当前典型的隐私保护数据挖掘算法作了一个全面的分析和介绍。第三,本文在相关研究的基础上,将同态加密和保序加密相结合,提出了一种新的支持隐私保护的分类算法。本算法在保证挖掘结果的前提下,解决了密文的数学运算和数值比较问题,满足的挖掘的隐私保护需求,并且降低了算法的通信和计算复杂度。实验结果表明:相对于同类算法,本算法是一种通信复杂度为线性级的高效解决方案,在计算效率方面也有了较大的提高。第四,通过改变数据垂直分布条件下聚类步骤,提出了一种基于加密技术的聚类方法。本文将该方法应用到了k-中心聚类算法当中,实现了保护数据隐私安全的同时,能进行有效的聚类挖掘。实验结果表明:本文算法在计算开销和通信开销之间可以达到一个较好的平衡,与同类算法相比,该算法具有运行效率高、计算和通信开销较小的特点,并且通过隐藏明文的分布,使所有的站点都可以得到有力的保护,解决了站点子集隐私泄漏的问题。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-13
第1章绪论  13-15
  1.1 研究背景及意义  13-14
  1.2 研究内容与章节安排  14-15
第2章隐私保护挖掘算法综述  15-31
  2.1 数据挖掘基本介绍  15-18
  2.2 隐私的概念  18-19
  2.3 隐私保护的分类  19-20
  2.4 集中式隐私保护挖掘  20-22
  2.5 分布式隐私保护挖掘  22-29
    2.5.1 水平分布下的隐私保护挖掘  22-26
    2.5.2 垂直分布下的隐私保护挖掘  26-29
  2.6 隐私保护技术评价  29-30
  2.7 小结  30-31
第3章支持隐私保护的分类算法研究  31-44
  3.1 问题描述  31
  3.2 基本概念  31-35
    3.2.1 k 最近邻分类  31-32
    3.2.2 秘密同态  32-34
    3.2.3 保序加密算法  34-35
  3.3 隐私定义  35-36
  3.4 相关研究  36-37
  3.5 基于加密技术的隐私保护分类挖掘算法  37-38
    3.5.1 问题分析  37
    3.5.2 基于加密技术的分类挖掘算法  37-38
  3.6 算法分析  38-40
    3.6.1 正确性分析  38-39
    3.6.2 隐私保护分析  39
    3.6.3 通信复杂度分析  39
    3.6.4 计算复杂度分析  39-40
  3.7 实验  40-43
    3.7.1 实验方法及环境  40
    3.7.2 实验结果及分析  40-43
  3.8 小结  43-44
第4章支持隐私保护的聚类算法研究  44-59
  4.1 问题描述  44
  4.2 相关研究  44-45
  4.3 基本概念  45
  4.4 隐私定义  45-46
  4.5 基于加密技术的隐私保护聚类挖掘算法  46-49
    4.5.1 隐私保护k-中心算法  46-47
    4.5.2 隐私保护k-中心聚类划分  47-49
  4.6 隐私分析  49-50
    4.6.1 正确性分析  49-50
    4.6.2 隐私保护分析  50
  4.7 效率分析  50-51
    4.7.1 通信复杂度分析  50-51
    4.7.2 计算复杂度分析  51
  4.8 实验  51-57
    4.8.1 实验方法及环境  51-52
    4.8.2 实验结果及分析  52-57
  4.9 小结  57-59
结论  59-61
参考文献  61-65
致谢  65-66
附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录  66-67
附录 B 攻读硕士学位期间参与的科研活动  67

支持隐私保护的数据挖掘研究

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