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1、數(shù)據(jù)挖掘致力于從大量數(shù)據(jù)中尋找有用的知識(shí),數(shù)據(jù)挖掘的強(qiáng)大功能,能幫助人們更透徹地理解數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)中獲取更深層次的信息,從而產(chǎn)生巨大的生產(chǎn)力,已經(jīng)在電信、銀行、保險(xiǎn)、證券、零售、生物數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。同時(shí),數(shù)據(jù)隱私技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)隱私的威脅也日益引起人們的關(guān)注,或擔(dān)心其數(shù)據(jù)被誤用,或顧慮某些隱藏于數(shù)據(jù)背后的敏感信息被“挖掘”出來,人們往往不愿意提供數(shù)據(jù)參與數(shù)據(jù)挖掘工作。研究如何在保持?jǐn)?shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,是一件非常有意義的
2、工作。 隱私保持的數(shù)據(jù)挖掘研究致力于在確保高質(zhì)、高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的同時(shí)有效地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私,這類研究對(duì)保持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘的生命力有重要作用,是近年來學(xué)界的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本論文基于安全多方計(jì)算理論,研究多方參與情形下,如何在保持?jǐn)?shù)據(jù)隱私的基礎(chǔ)上做數(shù)據(jù)挖掘。具體內(nèi)容如下: 1.首次把安全多方計(jì)算理論應(yīng)用于參與方大于2的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的隱私保持協(xié)同過濾推薦,設(shè)計(jì)了一個(gè)安全協(xié)議,協(xié)議在保證準(zhǔn)確地進(jìn)行協(xié)同過濾評(píng)分的前提下,確保各參與站點(diǎn)
3、評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)不被泄漏;并給出了利用安全多方計(jì)算理論和模擬范例形式化證明協(xié)議安全性的方法,分析了協(xié)議的時(shí)間復(fù)雜度和通信耗費(fèi)。 2.首次以安全比較計(jì)算和安全點(diǎn)積計(jì)算為基礎(chǔ)安全設(shè)施,設(shè)計(jì)了一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘安全協(xié)議,解決參與方是2的情況下對(duì)指定項(xiàng)進(jìn)行隱私保持的評(píng)分問題,從而解決了隱私保持的兩方協(xié)同推薦問題:預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度與數(shù)據(jù)集中存放一樣,證明了協(xié)議的正確性,并基于安全多方計(jì)算理論和模擬范例,證明其安全性,分析了時(shí)間復(fù)雜度和通信耗費(fèi)。 3
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