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| 保护隐私的分布式朴素贝叶斯挖掘 | |
| 摘 要： | 目前,分布式隐私保护朴素贝叶斯挖掘算法仅考虑分布式参与方的局部数据隐私而忽略全局的数据隐私,故难以有效抵抗合谋攻击.为此,基于差分隐私、秘密共享、安全多方计算等技术,提出一种分布式隐私保护朴素贝叶斯新算法.该算法采用安全求和协议构建保护隐私的朴素贝叶斯协议,对参与方的局部数据进行隐私保护.利用差分隐私保护机制对全局学习得到的朴素贝叶斯分类模型进行隐私保护.针对可能存在的合谋攻击,基于秘密共享设计了随机选择协议,将添加Laplace噪声的参与者随机化,有效防御安全多方计算中的相邻节点合谋及多数节点合谋攻击,并在此基础上优化保护隐私的朴素贝叶斯挖掘算法.实验表明,该隐私保护算法具有良好的分类性能和扩展性. |
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