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题名面向聚类挖掘的局部旋转扰动隐私保护算法
被引量：7
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作者
刘洪伟
石雅强
梁周扬
肖岳
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机构
广东工业大学管理学院
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出处
《广东工业大学学报》
CAS
2012年第3期28-34,45,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70971027)
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文摘
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.
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关键词
聚类挖掘
隐私保护
乘法扰动
局部旋转扰动
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Keywords
clustering mining
privacy-preserving
muhiplicative perturbation
partial rotation perturbation
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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