隱私保護離群點檢測算法的研究.pdf

1、隱私保護數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的目標是在不泄露隱私信息的前提下，使用數(shù)據(jù)挖掘工具得到準確的挖掘結(jié)果，隨著人們對隱私問題的日益關(guān)注，已成為一個重要的研究方向，目前主要從兩個方面進行研究：數(shù)據(jù)擾亂技術(shù)和安全多方計算技術(shù)。
　　 研究人員已經(jīng)提出許多隱私保護關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、分類算法和聚類算法，但隱私保護離群點檢測的算法很少。目前隱私保護離群點檢測算法主要是基于距離的算法，通過使用安全多方計算技術(shù)中一些通用的安全協(xié)議對算法中的隱私信息進行保護，算法

2、復雜度高，數(shù)據(jù)安全性和可靠性難以滿足用戶需求；且沒有考慮到通信負載的問題，將應用安全協(xié)議的集中式離群點檢測算法直接應用于分布式數(shù)據(jù)集，易產(chǎn)生隱私泄露且算法的效率低。本文結(jié)合安全多方計算技術(shù)、數(shù)據(jù)擾亂方法和離群點檢測算法對以上不足之處進行改進，主要工作如下：
　　 (1)構(gòu)造安全向量和的第k值協(xié)議，以該協(xié)議和數(shù)據(jù)擾亂技術(shù)為基礎(chǔ)，針對數(shù)據(jù)垂直分割的情況，提出半誠實模型下基于距離的分布式隱私保護離群點檢測算法VPPDTk-Outlie

3、r。理論分析與實驗均表明：與同類型算法相比較，VPPDTk-Outlier算法擁有近似線形的通信復雜度，提高了通信效率。
　　 (2)分析基于密度的集中式離群點檢測算法DBOM的特點，以此算法為基礎(chǔ)，結(jié)合數(shù)據(jù)分布方式，提出基于密度的垂直分布式離群點檢測算法VDBOM，詳細介紹了算法的思想和流程，并從理論和實驗兩個方面分析和證明了算法能夠有效克服DBOM算法應用于分布式數(shù)據(jù)集時所產(chǎn)生的效率低下問題。
　　 (3)構(gòu)造安全交