【摘要】：針對(duì)未來(lái)應(yīng)用SVM進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘所面臨的信息安全問(wèn)題,對(duì)隱私保護(hù)支持向量機(jī)分類規(guī)則挖掘方法進(jìn)行研究,以提高支持向量機(jī)進(jìn)行分類時(shí)的數(shù)據(jù)安全性,同時(shí)獲得有效結(jié)果.分析了支持向量機(jī)分類方法的特點(diǎn)和可能面臨的安全威脅;對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果進(jìn)行了歸納和梳理;重點(diǎn)從數(shù)據(jù)干擾和數(shù)據(jù)加密2個(gè)角度,給出了支持向量機(jī)隱私保護(hù)技術(shù)的最新研究進(jìn)展;歸納出目前研究存在的問(wèn)題和未來(lái)研究的趨勢(shì).指出了支持向量機(jī)隱私保護(hù)的研究方向:分布式環(huán)境下局部分類器融合隱私保護(hù)策略、更高效率的全同態(tài)加密方案、保護(hù)SVM分類規(guī)則的方案以及適用于大數(shù)據(jù)挖掘的隱私保護(hù)SVM技術(shù).
[Abstract]:Aiming at the problem of information security in the future data mining with SVM, this paper studies the method of privacy protection support vector machine classification rule mining, in order to improve the data security of support vector machine classification, and obtain effective results at the same time. The characteristics of SVM classification method and the possible security threats are analyzed, and the related research results at home and abroad are summarized and sorted out. The latest research progress of support vector machine privacy protection technology is presented from two aspects of data interference and data encryption, and the existing problems and future research trends are summarized. The research direction of support vector machine privacy protection is pointed out: local classifier fusion privacy protection strategy in distributed environment, a more efficient full homomorphic encryption scheme. The scheme of protecting SVM classification rules and the privacy protection SVM technology suitable for big data mining.
【作者單位】： 江蘇大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院;江蘇大學(xué)信息化中心;鎮(zhèn)江市水利局;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71271117) 江蘇省六大人才高峰項(xiàng)目(2013-WLW-005) 江蘇省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(BK20150531) 江蘇省高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(1291170028)
【分類號(hào)】：TP309

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10 高超;具有隱私保護(hù)意識(shí)的大樣本雙盲隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];山東大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：2334002