| 一种基于特征值分解的数据挖掘隐私保护扰乱增强方法 |
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| 引用本文： | 李锋,李生红,李建华. 一种基于特征值分解的数据挖掘隐私保护扰乱增强方法[J]. 上海交通大学学报, 2009, 43(3) |
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| 作者姓名： | 李锋 李生红 李建华 |
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| 作者单位： | 上海交通大学,电子信息与电气工程学院,上海,200240 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金,教育部新世纪优秀人才支持计划 |
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| 摘 要： | 针对数据扰乱技术中的特征值分解攻击方法,分析和评估了该攻击下数据扰乱模型的安全性,发现现有模型存在一定的脆弱性.设计了基于特征空间的扰乱强度量化方法,对隐私保护强度进行量化评估.在此基础上,通过阀值曲线的上限投影,提出了针对数据分离攻击的隐私保护的增强方法.结果表明,在盲数据源下,该增强方法对于抵抗特征值分解攻击具有有效性和鲁棒性.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 隐私保护 特征值分解 |
An SVD-Based Advanced Data Perturbation Method for Privacy-Preserving Data Mining |
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| LI Feng,LI Sheng-hong,LI Jian-hua. An SVD-Based Advanced Data Perturbation Method for Privacy-Preserving Data Mining[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2009, 43(3) |
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| Authors: | LI Feng LI Sheng-hong LI Jian-hua |
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