一种新的K均值挖掘的隐私保护算法

对隐私保护数据挖掘算法进行了深入研究和分析。总结出目前研究的缺点,提出了一种新的K均值数据挖掘的隐私保护算法,通过与已有隐私保护算法的比较,在保证不减少隐私强度的情况下,提高了挖掘的精度。     

数据隐私保护技术综述

随着电子商务,电子政务等各种网络应用的不断发展,数据挖掘中的隐私保护问题近年来引起人们的广泛关注,并成为一个急待解决的问题。本文介绍了当前数据挖掘隐私保护技术的发展现状,着重介绍了几种关键隐私保护技术的特点。在此基础上对隐私保护技术进行了综合对比与分析,提出了隐私保护技术未来的研究方向。     

基于隐私保护的数据挖掘技术与研究

近年来,信息技术发展迅速,且被广泛应用到信息、通讯、工业生产、企业营销等社会生产、生活的各个领域。作为信息技术的重要组成部分,数据挖掘技术不仅关系着人们对各类信息数据的收集和利用情况,而且对于信息技术的整体发展也具有重要的影响。为了使信息技术下人们的隐私得到更好的保护,该文从数据挖掘技术的角度出发,通过对数据挖掘技术的相关概念进行分析,在结合其在隐私保护方面技术分类的基础上,对基于隐私保护的数据关联规则挖掘展开了深入研究。     

数据库隐私保护技术研究

由于数据库系统正面临越来越多的隐私信息泄露的威胁，如何在数据库中保护用户隐私成为一个研究热点。这里概速了数据库隐私保护研究的现状，分析了常用的隐私保护技术，包括用户认证、访问控制和推理控制等，并介绍了其最新研究进展。对数据挖掘中的隐私保护进行了探讨，展望了数据库隐私保护技术研究的发展方向。研究认为，权衡安全性和可用性两方面的合理需求是构建隐私保护数据库的技术关键。     

分布式环境下保持隐私的关联规则挖掘算法

隐私保护是当前数据挖掘领域中一个十分重要的研究方向,其目的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,研究了一种基于向量点积的分布式关联规则挖掘算法.此算法在分布式环境下,利用保持隐私数据挖掘的基本方法和安全两方计算协议,可以在不泄露任何隐私的基础上有效地对垂直型数据分布进行挖掘.     

数据挖掘中的隐私保护策略

本文首先分析了由于数据挖掘技术的出现而引发的隐私问题,接着在讨论传统的隐私保护方法的基础上给出了保护隐私的新策略,最后对进一步的研究工作提出了展望。     

基于隐私保护的语义数据集成

设计隐私保护策略本体,提出一个基于智能体和本体的数据集成的架构,包括知识浏览器、全局本体、局部本体、映射和上下文、隐私保护知识库、隐私策略本体、数据挖掘本体、数据挖掘智能体、集成智能体等,可在保护用户隐私的基础上有效地实现分布异构环境的语义数据集成.并介绍了一个反洗钱领域隐私保护数据集成的实例.     

基于差分隐私的学生成绩隐私保护系统

基于学生成绩的数据挖掘技术出现了许多创新,设计了一个基于差分隐私技术的学生成绩隐私保护系统,该系统从考虑保护学生成绩隐私角度出发,在发布学生成绩数据前,先对静态数据进行差分隐私保护处理,再将数据应用到真实教育数据发布中,最终不仅方便用户根据不同需求发布结果,而且达到对学生的个人隐私数据进行保护的目的。     

数据挖掘中匿名化隐私保护研究进展

 随着信息技术的发展,如何在保证数据高可用性的同时,不泄露数据主体的隐私信息,已日益引起国内外研究者的高度关注.隐私保护技术主要有数据加密、数据失真以及数据匿名化技术,其中匿名化技术是数据挖掘中隐私保护的最主要技术手段.围绕匿名技术的研究,国内外学者提出了多种匿名隐私保护模型,通过对其中4种主要模型,即k-匿名模型、l－多样性模型、(α,k)－匿名模型和t-closeness模型的分析比较,指出每种匿名模型的特点及优、缺点,并归纳了常用的匿名技术,总结了当前主要的匿名化质量的度量方法.未来匿名化技术作为数据挖掘中隐私保护的主要手段,还将面临着需要进一步解决的问题,对数据挖掘中匿名隐私保护的下一步研究方向进行了展望.     

面向SVM的隐私保护方法研究进展

针对未来应用SVM进行数据挖掘所面临的信息安全问题,对隐私保护支持向量机分类规则挖掘方法进行研究,以提高支持向量机进行分类时的数据安全性,同时获得有效结果.分析了支持向量机分类方法的特点和可能面临的安全威胁;对国内外相关研究成果进行了归纳和梳理;重点从数据干扰和数据加密2个角度,给出了支持向量机隐私保护技术的最新研究进展;归纳出目前研究存在的问题和未来研究的趋势.指出了支持向量机隐私保护的研究方向:分布式环境下局部分类器融合隐私保护策略、更高效率的全同态加密方案、保护SVM分类规则的方案以及适用于大数据挖掘的隐私保护SVM技术.     

基于关联规则挖掘的隐私数据保护

隐私数据保护是目前网络安全关注一个热点之一,随着数据挖掘技术的不断发展,恶意用户可以使用相关技术推理出正常用户的隐私信息。在提出关联规则的前提下,提出了一种基于关联规则挖掘的隐私数据保护方法,对数据进行规则隐藏,从而保护用户的隐私数据。     

分布式环境下基于隐私保护的决策树方法的研究

隐私保护数据挖掘成为目前数据挖掘的新兴热点,如何在保护隐私不被泄露的条件下发现隐藏的规则成为研究的重点。为此将隐私保护应用于决策树生成算法,使得在不泄漏隐私数据的前提下同样可以建立准确的决策树。     

云计算中的数据隐私保护研究

云计算是当前IT领域正在发生的深刻变革,它在提高使用效率和降低使用成本的同时,带来了极大的安全挑战,其中隐私保护问题首当其冲。分析了云计算中隐私风险产生原因,指出了云计算中隐私保护应解决的关键问题,回顾并总结了当前国内、外在云隐私保护领域的主流技术及研究现状,探讨了云隐私保护领域仍然存在的问题并对未来研究方向进行了展望。     

集中式环境下面向隐私保护的数据挖掘技术的方法研究

面向隐私保护数据的挖掘技术(PPDM)作为数据挖掘(DM)的一个新的分支,其研究变得越来越重要。本文首先对该发放的实现过程进行分析,并对几种集中式环境下的典型方法进行阐述,最后指出目前的研究难点以及未来的研究方向。     

基于匿名广播加密的P2P社交网络隐私保护系统

针对已有的广播加密方案无法很好地对用户的隐私进行保护问题,提出了基于合数阶双线性群以及拉格朗日插值法的具有接收者匿名性的广播加密方案。并针对现有的P2P社交网络存在的隐私保护方面的不足,基于匿名广播加密方案构建了P2P社交网络隐私保护系统。在Android客户端设计与实现了关键算法及系统的功能模块,并对各模块进行了功能验证。验证结果表明该匿名广播加密算法在保证对用户数据进行分发同时,解决了已有P2P社交网络中依赖高代价匿名技术来对用户数据进行隐私保护或者用户权限的过度开放等问题,有效地保护了接收者的隐私性。     

一种新的高维稠密数据隐私保护算法

针对隐私保护数据挖掘中的维数灾难问题,提出一种基于随机投影技术的隐私保护算法.该算法通过定义l投影扰动和Prevent-Ω数据集的概念,构造一种根据投影维数的不同,投影矩阵的稀疏度也相应变化的稀疏投影数据扰动,增加了数据的安全性.实验结果表明,在保护数据隐私的前提下,该算法能有效保证数据挖掘应用中的数据质量.     

分布式环境下保持隐私的关联规则挖掘

保持隐私是未来数据挖掘领域的焦点问题之一,如何在不共享精确数据的条件下,获取准确的数据关系是保持隐私的数据挖掘的首要任务.本文利用向量点积方法从垂直型分布数据中挖掘关联规则,并且保持其隐私性.给出了数量积算法和隐私挖掘的步骤,最后举例说明了如何利用数量积算法进行垂直型分布式数据挖掘.     

基于隐私保护的MASK挖掘算法研究

数据挖掘是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而出现的运用比较频繁的技术.它是从大量数据中筛选出隐含的、可信的信息的一种处理过程.在筛选的过程中,对数据的隐私保护便成了一个大的问题.本文针对隐私保护关联规则数据挖掘中的MASK挖掘算法进行了分析,就MASK算法在求频繁项集中涉及到的矩阵求逆问题上提出了两种改进的算法,通过实验表明,有效地提高了传统MASK算法的运行时间.     

差分隐私保护在数据挖掘中应用综述

针对差分隐私在数据挖掘中的最新成果进行了研究,介绍了差分隐私保护的定义和实现机制,分析了差分隐私在模式挖掘、分类和聚类中的相关研究,着重解析了部分重要技术的实现原理,对比分析了其优缺点和算法复杂度。最后,展望了差分隐私在动态数据发布和大数据环境下的研究方向。     

保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术

针对智能电网中的大数据安全和隐私保护问题,梳理了当前智能电网大数据安全与隐私保护关键技术,按照保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术路线,提出一种保护隐私的智能电网关联规则挖掘方案,即使用简单的加法秘密共享方案,加密和发送电表数据给可信第三方,并在安全聚合协议下汇总电表数据,使用安全多方计算关联规则的支持度和置信度。保护隐私的智能电网大数据挖掘使得电力公司在不泄露客户隐私信息的前提下,能够提高服务质量。