基于關聯(lián)規(guī)則下的隱私數(shù)據(jù)挖掘方法.pdf

1、近幾年數(shù)據(jù)隱私和數(shù)據(jù)挖掘(data mining)沖突越來越受關注。在數(shù)據(jù)挖掘中挖掘到的私人信息和私人信息受保護是違背的。目前解決這一問題有效的方法是安全多方計算，但是安全多方計算技術不能按規(guī)定的數(shù)據(jù)挖掘集的大小進行計算。本文主要介紹一種有效的協(xié)議來安全的確定交集的大小，并展現(xiàn)如何把他運用在擁有不同的私人信息集的關聯(lián)規(guī)則挖掘當中去。 本文首先介紹一些現(xiàn)在流行的一些數(shù)據(jù)挖掘隱私保護的方法。其中針對關聯(lián)規(guī)則這個數(shù)據(jù)挖掘方法，提出了一

2、個交叉集協(xié)議的方法來實現(xiàn)隱私數(shù)據(jù)挖掘。該方法的基本原理是在數(shù)據(jù)挖掘前，用交叉集方法過濾一些隱私數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)項在進行交叉運算前，先進行哈希加密。這樣各項之間的信息是保密的，防止了信息泄漏對于存在一些不信任項。根據(jù)這個原理產(chǎn)生了協(xié)議1，協(xié)議1是一個對稱的算法，適合處理一些簡單的問題上。在協(xié)議1的基礎上，產(chǎn)生了協(xié)議2，協(xié)議2不僅加強了處理復雜問題的能力，同時在安全問題上也體現(xiàn)了其優(yōu)勢。在對協(xié)議2加密時間復雜度和安全性分析過后，本文實現(xiàn)了把協(xié)

3、議2應用到關聯(lián)規(guī)則中，并舉例證明。同時產(chǎn)生了一個協(xié)議2在關聯(lián)規(guī)則中應用的算法。 本文不僅在理論上提出了該算法，還對該算法作了一些數(shù)據(jù)測試。測試的主要方向是在加密時間和傳輸時間這兩個方面。在加密測試的方面分析了不同大小的密鑰在對不同大小的數(shù)據(jù)項加密時的花費，在傳輸方面分析了不同密鑰加密的不同大小的數(shù)據(jù)項在100M的網(wǎng)絡上的傳輸速度。通過數(shù)據(jù)的比較發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)加密的時候時間花費大，但是加密可以在不同的計算機上完成，通過這個方法來降低時