广东工业大学学报
廣東工業大學學報
엄동공업대학학보
JOURNAL OF GUANGDONG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
2012年
3期
28-34,45
,共8页
刘洪伟%石雅强%梁周扬%肖岳
劉洪偉%石雅彊%樑週颺%肖嶽
류홍위%석아강%량주양%초악
聚类挖掘%隐私保护%乘法扰动%局部旋转扰动
聚類挖掘%隱私保護%乘法擾動%跼部鏇轉擾動
취류알굴%은사보호%승법우동%국부선전우동
聚类挖掘可以高效准确地从数据中找出很多潜在的、有价值的规律,但也同时存在着泄露用户隐私数据的安全威胁.已经有一些专门针对聚类挖掘的隐私保护研究,其中乘法扰动方法是一种准确性和安全性都较高的隐私保护算法.研究发现已知信息独立分量分析极大地降低了已有乘法扰动方法的安全性,它能够从乘法扰动数据中近似估计隐私数据.为了解决以上问题,提出了局部旋转扰动隐私保护算法,通过准确性分析得出新算法具有零损失准确性.利用安全性分析证明新算法能够有效抵御独立分量分析的攻击,具有更高的安全性.将新算法应用到聚类挖掘中,得到了与未加隐私保护的聚类挖掘非常接近的结果,说明了它的可行性.局部旋转扰动方法的出现,有效地解决了已有乘法扰动方法的安全漏洞,使得聚类挖掘能够更加安全地得到应用.
聚類挖掘可以高效準確地從數據中找齣很多潛在的、有價值的規律,但也同時存在著洩露用戶隱私數據的安全威脅.已經有一些專門針對聚類挖掘的隱私保護研究,其中乘法擾動方法是一種準確性和安全性都較高的隱私保護算法.研究髮現已知信息獨立分量分析極大地降低瞭已有乘法擾動方法的安全性,它能夠從乘法擾動數據中近似估計隱私數據.為瞭解決以上問題,提齣瞭跼部鏇轉擾動隱私保護算法,通過準確性分析得齣新算法具有零損失準確性.利用安全性分析證明新算法能夠有效牴禦獨立分量分析的攻擊,具有更高的安全性.將新算法應用到聚類挖掘中,得到瞭與未加隱私保護的聚類挖掘非常接近的結果,說明瞭它的可行性.跼部鏇轉擾動方法的齣現,有效地解決瞭已有乘法擾動方法的安全漏洞,使得聚類挖掘能夠更加安全地得到應用.
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