發(fā)布時間：2017-12-25 06:10

  本文關鍵詞：MapReduce框架下支持差分隱私保護的k-means聚類方法　出處：《通信學報》2016年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 數據挖掘 k-均值聚類 Map Reduce 差分隱私保護 Laplace機制

【摘要】：針對傳統(tǒng)隱私保護方法無法應對任意背景知識下惡意分析的問題,提出了分布式環(huán)境下滿足差分隱私的k-means算法。該算法利用Map Reduce計算框架,由主任務控制k-means迭代執(zhí)行;指派Mapper分任務獨立并行計算各數據片中每條記錄與聚類中心的距離并標記其屬于的聚類;指派Reducer分任務計算同一聚類中的記錄數量num和屬性向量之和sum,并利用Laplace機制產生的噪聲擾動num和sum,進而實現隱私保護。根據差分隱私的組合特性,從理論角度證明整個算法滿足ε-差分隱私保護。實驗結果證明了該方法在提高隱私性和時效性的情況下,保證了較好的可用性。
【作者單位】： 海軍工程大學信息安全系;解放軍61062部隊;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61100042) 總后軍內科研基金資助項目(No.AWS14R013)~~
【分類號】：TP311.13;TP309
【正文快照】： 1引言數據挖掘作為信息獲取的一種重要方法,可以從體量巨大、快速更新、類型多樣、價值量大的大數據中挖掘出有用的信息。聚類分析是一種典型的非指導學習數據挖掘方法,主要思想是將數據分為若干類,使各聚類中的數據差別最小、聚類之間的數據差別最大,該方法在網絡入侵異常檢

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本文編號：1331656