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相似文献
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1.
曹华 《甘肃科技》2011,27(7):14-15,39
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。  相似文献   

2.
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.  相似文献   

3.
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.  相似文献   

4.
随着人们对隐私权的越来越重视,隐私保护数据挖掘成为当前研究热点.分类算法作为一个重要的数据挖掘方法被应用到各个领域,其中支持向量机(SVM)是分类算法中一个重要方法.并且数据的隐私性和安全性是人们关注的重点.本文对SSP协议进行扩展提出了一个基于垂直分布数据的隐私支持向量机算法,这个算法具有更高的效率和更好的安全性.  相似文献   

5.
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.  相似文献   

6.
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。  相似文献   

7.
目前面向分类的差分隐私保护算法中,大部分都是基于决策树或者随机森林等树模型。若数据集中同时存在连续数据和离散数据时,算法往往会选择调用2次指数机制,并且进行隐私预算分配时往往选择平均分配。这都使得隐私预算过小、噪声过大、时间成本增加以及分类准确性降低。如何在保证数据隐私的同时尽可能地保证数据可用性,并提高算法性能,成为目前差分隐私保护技术研究的重点。提出了面向决策树和随机森林的差分隐私保护数据挖掘算法,使用Laplace机制来处理离散型特征,使用指数机制处理连续型特征,选择最佳分裂特征和分裂点,并采用最优特征选择策略和等差预算分配加噪策略。对金融数据集的测试结果表明,提出的2种基于树模型的差分隐私保护算法都能在保护数据隐私的同时,具有较高的分类准确性,并且能够充分利用隐私保护预算,节省了时间成本。  相似文献   

8.
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.  相似文献   

9.
张俊 《长春大学学报》2014,(12):1666-1670
首先简单介绍了几种经典的数据挖掘领域的算法,考虑到这些算法的优缺点及其应用领域,本文采用关联规则挖掘算法。由于Apriori算法的各种变形可用于提高算法效率和可伸缩性,最后选择采用单维单层布尔型的关联规则的Apriori算法。本文对Apriori算法进行了扼要的介绍,并根据其算法的原理详细地设计了基于Web的分布式数据挖掘隐私保护方法。  相似文献   

10.
侯翔  江芝蒙 《科技信息》2011,(11):I0019-I0020
如何保护私有信息或敏感知识在数据挖掘中不被泄露,同时又能较为准确的得到数据挖掘的结果,PPDM(privacy preservingdatamining)已经成为数据挖掘和信息安全领域一个很有意义的研究热点。本文对隐私保护领域已有研究成果进行了总结,对各类隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,并且在对已有技术深入对比分析基础上,指出了隐私保护技术的未来发展方向。  相似文献   

11.
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.  相似文献   

12.
通过对隐私保护频繁项集挖掘问题的研究,发现现有的单参数随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,导致无法实现精细化、差异化的隐私保护的问题.在沃纳模型、单参数等随机化模型的基础上,提出个体分组多参随机化PN/g模型,给出其在隐私保护频繁项集挖掘中的支持度重构方法.研究结果表明:该模型面向多样化、差异化的隐私保护需求,将N个不同个体分为若干组,每组设置不同的随机化参数,可实现差异化的隐私保护效果.实例分析表明:结合所提出的支持度重构方法,可实现基于分组随机化的隐私保护频繁项集挖掘,在保护不同群体隐私的同时,挖掘到有效的频繁项集与关联规则.  相似文献   

13.
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。  相似文献   

14.
由于异构数据的发布缺乏灵活性与实用性,提出了一种基于聚类分析的个性化异构数据发布方法.首先综合考虑数据的各种属性,通过聚类标签对数据的集群结构进行编码.另外,通过不断迭代更新原始数据能够始终保留数据的聚类结构,进一步在原始数据中加入噪声从而满足-差分隐私的要求.在满足差分隐私原则的前提下,提出了一种同时处理关系数据和集值数据的不确定性算法,不同类型的数据以类似的方式进行匿名化.通过实验验证了该方法能够有效提升异构数据发布的泛化能力,提升安全性与实用性.  相似文献   

15.
A context-aware privacy protection framework was designed for context-aware services and privacy control methods about access personal information in pervasive environment. In the process of user's privacy decision, it can produce fuzzy privacy decision as the change of personal information sensitivity and personal information receiver trust. The uncertain privacy decision model was proposed about personal information disclosure based on the change of personal information receiver trust and personal information sensitivity. A fuzzy privacy decision information system was designed according to this model. Personal privacy control policies can be extracted from this information system by using rough set theory. It also solves the problem about learning privacy control policies of personal information disclosure.  相似文献   

16.
社交网络安全问题及其解决方案   总被引:1,自引:0,他引:1  
社交网络(social network,SN)具有用户数目多、数据量大、信息开放、用户关系难以管理等特点.如何实现用户隐私保护、身份认证和数据访问控制,已成为社交网络中备受关注的安全问题.本文首先介绍了社交网络的基本概念、发展现状和主要技术,并结合社交网络的特点,从社交网络数据挖掘、传统威胁、身份窃取等方面分析其存在的主要安全威胁,总结其存在的安全风险.然后,阐述了几种较为完善的社交网络安全解决方案,并对其工作原理进行了分析和比较.最后,给出了社交网络安全研究的几个热点研究课题,并讨论了社交网络安全性研究的发展方向.  相似文献   

17.
用户兴趣是随时间变化的,若对推荐系统中所有时间段的数据均采用同等程度的 隐私保护,容易引入不必要的噪声,降低数据效用 . 为此,提出一种基于时间权重因子的差分 隐私保护推荐算法. 首先,设计时间权重因子,用于衡量数据重要性. 然后,根据时间权重因子 划分隐私预算,对不同时间段的数据施加不同强度的隐私保护. 在此基础上,构建基于差分隐 私的概率矩阵分解模型,用于完成个性化推荐. 实验结果表明,该算法在满足隐私保护的条件 下,能够更有效地保留数据效用,提高推荐结果的准确性.  相似文献   

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