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基于距离与误差平方和的差分隐私K-means聚类算法
被引量：
7
1
作者
黄
保华
程琪
+1 位作者
袁鸿
黄
丕
荣
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2020年第10期34-40,共7页
K-means算法具有简单、快速、易于实现等优点,被广泛应用于数据挖掘领域,但在聚类过程中容易造成隐私泄露。差分隐私对隐私保护做了严格定义,且能够对隐私保护量化分析。为解决差分隐私保护中K-means聚类算法在初始中心点选择上具有盲...
K-means算法具有简单、快速、易于实现等优点,被广泛应用于数据挖掘领域,但在聚类过程中容易造成隐私泄露。差分隐私对隐私保护做了严格定义,且能够对隐私保护量化分析。为解决差分隐私保护中K-means聚类算法在初始中心点选择上具有盲目性而造成聚类可用性低的问题,文章提出一种BDPK-means聚类算法,该算法利用距离与簇内误差平方和的方法选取合理的初始中心点进行聚类。理论分析证明,该算法满足ε-差分隐私。实验证明,相同条件下与现有DPK-means算法相比,BDPK-means算法可提高聚类的可用性。
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关键词
隐私保护
数据挖掘
差分隐私
K-MEANS聚类
误差平方和
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职称材料
云存储中支持属性撤销的多关键词可搜索加密方案
被引量：
5
2
作者
黄
保华
黄
丕
荣
+1 位作者
赵伟宏
彭丽
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期29-36,共8页
云存储的便捷性和管理高效性使得越来越多的用户选择将数据存放在云端。为支持用户对云端加密数据进行检索,提出云存储中基于属性加密支持属性撤销的多关键词搜索方案。采用线性秘密共享矩阵来表示访问控制结构,实现密文细粒度访问控制...
云存储的便捷性和管理高效性使得越来越多的用户选择将数据存放在云端。为支持用户对云端加密数据进行检索,提出云存储中基于属性加密支持属性撤销的多关键词搜索方案。采用线性秘密共享矩阵来表示访问控制结构,实现密文细粒度访问控制,在属性撤销过程中不需要更新密钥,应对用户属性变更的情况,在此基础上构造基于多项式方程的搜索算法支持多关键词搜索,从而提高搜索精度。理论分析和实验结果表明,该方案具有陷门不可伪造性和关键词隐私性,能够保证用户数据的隐私和安全,相比CP-ABE方案,具有较高的存储性能和计算效率,功能性更强。
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关键词
可搜索加密
属性撤销
连接关键词
属性加密
云存储
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职称材料
云环境下基于字形相似度的密文模糊检索方案
被引量：
2
3
作者
黄
保华
袁鸿
+1 位作者
黄
丕
荣
程琪
《网络空间安全》
2020年第10期85-92,共8页
中文关键词的模糊检索可以基于字形、字音、字义等不同方面,针对目前相关研究主要基于拼音相似度进行的局限性,文章提出了云环境下基于汉字字形相似度的密文模糊检索方案。方案基于汉字字形相似性,通过欧几里得距离来计算汉字的相似度,...
中文关键词的模糊检索可以基于字形、字音、字义等不同方面,针对目前相关研究主要基于拼音相似度进行的局限性,文章提出了云环境下基于汉字字形相似度的密文模糊检索方案。方案基于汉字字形相似性,通过欧几里得距离来计算汉字的相似度,基于布隆过滤器和p-稳定分布的局部敏感哈希函数构建索引,通过安全陷门和安全索引内积的方式,实现了汉字多关键字的密文模糊检索。实验证明,方案在保证密文模糊检索安全性的同时,具有较低的时间代价和空间代价。
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关键词
字形相似度
云环境
局部敏感哈希
可搜索加密
模糊检索
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职称材料
一种差分隐私K-means聚类算法的隐私预算分配方案
4
作者
黄
保华
程琪
+1 位作者
袁鸿
黄
丕
荣
《网络空间安全》
2020年第11期11-19,共9页
差分隐私K-means聚类算法因其能很好地兼顾数据可用性和数据隐私安全,而得到了广泛地关注和研究。目前,在许多对差分隐私K-means聚类算法的研究中,都从K-means聚类算法的初始中心点的选择上做改进来提高数据的可用性,而很少关注隐私预...
差分隐私K-means聚类算法因其能很好地兼顾数据可用性和数据隐私安全,而得到了广泛地关注和研究。目前,在许多对差分隐私K-means聚类算法的研究中,都从K-means聚类算法的初始中心点的选择上做改进来提高数据的可用性,而很少关注隐私预算的分配问题对聚类结果带来的影响。传统的隐私预算分配方法可能在K-means算法后期的迭代更新质心的过程中引入大量的噪声而造成数据聚类效果差的问题。为了解决这个问题,提出一种结合三分法和等差数列的隐私预算分配方案。该方法在差分隐私K-means聚类算法中,保证每次迭代更新质心的过程中引入的噪声不会引起质心变形,且前期使用三分法分配较大的预算,而在后期使用等差递减的方式,分配隐私预算使隐私预算能在设定的迭代次数中用尽。实验证明,该方法在相同条件下能提高差分隐私K-means聚类算法的可用性。
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关键词
差分隐私
K-MEANS聚类
隐私预算
隐私保护
数据挖掘
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职称材料
题名
基于距离与误差平方和的差分隐私K-means聚类算法
被引量：
7
1
作者
黄
保华
程琪
袁鸿
黄
丕
荣
机构
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2020年第10期34-40,共7页
基金
国家自然科学基金[61962005]。
文摘
K-means算法具有简单、快速、易于实现等优点,被广泛应用于数据挖掘领域,但在聚类过程中容易造成隐私泄露。差分隐私对隐私保护做了严格定义,且能够对隐私保护量化分析。为解决差分隐私保护中K-means聚类算法在初始中心点选择上具有盲目性而造成聚类可用性低的问题,文章提出一种BDPK-means聚类算法,该算法利用距离与簇内误差平方和的方法选取合理的初始中心点进行聚类。理论分析证明,该算法满足ε-差分隐私。实验证明,相同条件下与现有DPK-means算法相比,BDPK-means算法可提高聚类的可用性。
关键词
隐私保护
数据挖掘
差分隐私
K-MEANS聚类
误差平方和
Keywords
privacy protection
data mining
differential privacy
K-means clustering
SSE
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
云存储中支持属性撤销的多关键词可搜索加密方案
被引量：
5
2
作者
黄
保华
黄
丕
荣
赵伟宏
彭丽
机构
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期29-36,共8页
基金
国家自然科学基金(61962005)
国家重点研发计划(2018YFB1404404)。
文摘
云存储的便捷性和管理高效性使得越来越多的用户选择将数据存放在云端。为支持用户对云端加密数据进行检索,提出云存储中基于属性加密支持属性撤销的多关键词搜索方案。采用线性秘密共享矩阵来表示访问控制结构,实现密文细粒度访问控制,在属性撤销过程中不需要更新密钥,应对用户属性变更的情况,在此基础上构造基于多项式方程的搜索算法支持多关键词搜索,从而提高搜索精度。理论分析和实验结果表明,该方案具有陷门不可伪造性和关键词隐私性,能够保证用户数据的隐私和安全,相比CP-ABE方案,具有较高的存储性能和计算效率,功能性更强。
关键词
可搜索加密
属性撤销
连接关键词
属性加密
云存储
Keywords
searchable encryption
attribute revocation
connection keywords
attribute encryption
cloud storage
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
云环境下基于字形相似度的密文模糊检索方案
被引量：
2
3
作者
黄
保华
袁鸿
黄
丕
荣
程琪
机构
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《网络空间安全》
2020年第10期85-92,共8页
基金
国家自然科学基金项目(项目编号:61962005)
国家重点研发计划课题(项目编号:2018YFB1404404)。
文摘
中文关键词的模糊检索可以基于字形、字音、字义等不同方面,针对目前相关研究主要基于拼音相似度进行的局限性,文章提出了云环境下基于汉字字形相似度的密文模糊检索方案。方案基于汉字字形相似性,通过欧几里得距离来计算汉字的相似度,基于布隆过滤器和p-稳定分布的局部敏感哈希函数构建索引,通过安全陷门和安全索引内积的方式,实现了汉字多关键字的密文模糊检索。实验证明,方案在保证密文模糊检索安全性的同时,具有较低的时间代价和空间代价。
关键词
字形相似度
云环境
局部敏感哈希
可搜索加密
模糊检索
Keywords
shape similarity
cloud computing
locality sensitive hashing
searchable encryption
fuzzy search
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种差分隐私K-means聚类算法的隐私预算分配方案
4
作者
黄
保华
程琪
袁鸿
黄
丕
荣
机构
广西大学计算机与电子信息学院
出处
《网络空间安全》
2020年第11期11-19,共9页
基金
国家自然科学基金项目(项目编号:61962005)
文摘
差分隐私K-means聚类算法因其能很好地兼顾数据可用性和数据隐私安全,而得到了广泛地关注和研究。目前,在许多对差分隐私K-means聚类算法的研究中,都从K-means聚类算法的初始中心点的选择上做改进来提高数据的可用性,而很少关注隐私预算的分配问题对聚类结果带来的影响。传统的隐私预算分配方法可能在K-means算法后期的迭代更新质心的过程中引入大量的噪声而造成数据聚类效果差的问题。为了解决这个问题,提出一种结合三分法和等差数列的隐私预算分配方案。该方法在差分隐私K-means聚类算法中,保证每次迭代更新质心的过程中引入的噪声不会引起质心变形,且前期使用三分法分配较大的预算,而在后期使用等差递减的方式,分配隐私预算使隐私预算能在设定的迭代次数中用尽。实验证明,该方法在相同条件下能提高差分隐私K-means聚类算法的可用性。
关键词
差分隐私
K-MEANS聚类
隐私预算
隐私保护
数据挖掘
Keywords
differential privacy
K-means clustering
privacy budget
privacy protection
data mining
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于距离与误差平方和的差分隐私K-means聚类算法
黄
保华
程琪
袁鸿
黄
丕
荣
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2020
7
下载PDF
职称材料
2
云存储中支持属性撤销的多关键词可搜索加密方案
黄
保华
黄
丕
荣
赵伟宏
彭丽
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
5
下载PDF
职称材料
3
云环境下基于字形相似度的密文模糊检索方案
黄
保华
袁鸿
黄
丕
荣
程琪
《网络空间安全》
2020
2
下载PDF
职称材料
4
一种差分隐私K-means聚类算法的隐私预算分配方案
黄
保华
程琪
袁鸿
黄
丕
荣
《网络空间安全》
2020
0
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职称材料
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