發(fā)布時間：2018-03-30 10:25

  本文選題：數(shù)據(jù)挖掘　切入點：隱私保護　出處：《軟件學報》2017年09期

【摘要】：由于云計算的諸多優(yōu)勢,用戶傾向于將數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)外包到專業(yè)的云服務(wù)提供商,然而隨之而來的是用戶的隱私不能得到保證.目前,眾多學者關(guān)注云環(huán)境下敏感數(shù)據(jù)存儲的隱私保護問題,而隱私保護數(shù)據(jù)分析的相關(guān)研究還比較少.但是如果僅僅為了保護數(shù)據(jù)隱私,而不對大數(shù)據(jù)進行挖掘分析,大數(shù)據(jù)也就失去了其潛在的巨大價值.提出了一種云計算環(huán)境下基于格的隱私保護數(shù)據(jù)挖掘方法,利用格加密構(gòu)建隱私數(shù)據(jù)的安全同態(tài)運算方法,并且在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了支持隱私保護的云端密文數(shù)據(jù)聚類分析數(shù)據(jù)挖掘服務(wù).為保護用戶數(shù)據(jù)隱私,用戶將數(shù)據(jù)加密之后發(fā)布給云服務(wù)提供商,云服務(wù)提供商利用基于格的同態(tài)加密算法實現(xiàn)隱私保護的k-means、隱私保護層次聚類以及隱私保護DBSCAN數(shù)據(jù)挖掘服務(wù),但云服務(wù)提供商并不能直接訪問用戶數(shù)據(jù)破壞用戶隱私.與現(xiàn)有的隱私數(shù)據(jù)發(fā)布方法相比,隱私數(shù)據(jù)發(fā)布基于格的最接近向量困難問題(CVP)和最短向量困難問題(SVP)具有很高的安全性.同時,有效保持了密文數(shù)據(jù)間距離的精確性.與現(xiàn)有研究相比,挖掘結(jié)果也具有更高的精確性和可用性.對方法的安全性進行了理論分析,并設(shè)計實驗對提出的隱私保護數(shù)據(jù)挖掘方法效率進行評估,實驗結(jié)果表明,提出的基于格的隱私保護數(shù)據(jù)挖掘算法與現(xiàn)有的方法相比具有更高的數(shù)據(jù)分析精確性和計算效率.
[Abstract]:Because of the advantages of cloud computing, users tend to outsource services such as data mining and data analysis to professional cloud service providers. However, the privacy of users is not guaranteed. Many scholars have paid close attention to the privacy protection of sensitive data storage in the cloud environment, but the research on privacy protection data analysis is still relatively few. But if big data is not mined and analyzed just to protect data privacy, Big data also lost its potential huge value. He proposed a method of privacy protection data mining based on lattice in cloud computing environment, using lattice encryption to construct a secure homomorphism operation method of privacy data. On this basis, the data mining service of cloud ciphertext clustering analysis supporting privacy protection is implemented. In order to protect the user's data privacy, the user encrypts the data and publishes it to the cloud service provider. Cloud service providers use lattice based homomorphic encryption algorithm to implement privacy protection k-means, privacy protection hierarchical clustering and privacy protection DBSCAN data mining service. However, cloud service providers do not have direct access to user data to undermine their privacy. Privacy data publishing based on the nearest vector difficulty problem (CVP) and the shortest vector difficulty problem (SVP) have high security. At the same time, the accuracy of the distance between ciphertext data is effectively maintained. The results of mining also have higher accuracy and availability. The security of the method is analyzed theoretically, and the efficiency of the proposed privacy data mining method is evaluated by designing experiments. The experimental results show that, Compared with the existing methods, the proposed data mining algorithm of privacy protection based on lattice has higher data analysis accuracy and computational efficiency.
【作者單位】： 軟件工程國家重點實驗室(武漢大學);武漢大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金(61232002,61572378,61202034) CCF中文信息技術(shù)開放課題(CCF2014-01-02) 武漢市創(chuàng)新團隊項目(2014070504020237) 武漢大學自主科研項目(2042016gf0020,2016-2017)~~
【分類號】：TP309;TP311.13

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本文編號：1685516