聚類算法適用于諸多領(lǐng)域,但在涉及隱私數(shù)據(jù)的場景中,參與方處于對各自隱私數(shù)據(jù)安全性的考慮,導(dǎo)致應(yīng)用困難。因此,研究如何在多方互相不可信環(huán)境下對各自的隱私數(shù)據(jù)應(yīng)用聚類算法有重要意義。安全多方計算(Secure Multiparty Computation)是一種多方在互相不可信任的環(huán)境下進行共同計算,并在不泄露各自隱私的前提下獲得最終結(jié)果的方法。因此安全多方計算比較適合用在隱私數(shù)據(jù)之間的聚類算法中。但是,聚類算法種類頗多,目前沒有一個方便易用的框架來將基于安全多方計算的聚類算法部署到各個參與方的隱私數(shù)據(jù)集上。本文基于以上問題,改進了兩種適用于聚類算法的安全多方計算基礎(chǔ)算法;其次,利用基礎(chǔ)算法來實現(xiàn)聚類算法中的相似度衡量;再之,根據(jù)安全多方計算中的網(wǎng)絡(luò)通信的特點,本文引入了配置中心用于輔助連接,基于此給出安全多方計算的通信協(xié)議;最后,本文設(shè)計和實現(xiàn)了一個基于安全多方計算的聚類統(tǒng)一框架,實現(xiàn)隱私保護的聚類算法,可以方便的在各方的隱私數(shù)據(jù)集上進行部署。實驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)實現(xiàn)的聚類算法與普通聚類算法在聚類結(jié)果上保持了相同的準(zhǔn)確度,進一步,本系統(tǒng)可以實現(xiàn)隱私保護的數(shù)據(jù)挖掘。

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題背景
    1.2 課題研究內(nèi)容
    1.3 課題創(chuàng)新點
    1.4 論文組織與結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)技術(shù)介紹
    2.1 聚類算法的介紹
        2.1.1 聚類算法的分類和使用場景
        2.1.2 衡量距離和密度的方法
        2.1.3 k-means算法和DBSCAN算法
        2.1.4 聚類算法的衡量標(biāo)準(zhǔn)
    2.2 安全多方計算
        2.2.1 安全多方計算的基本概念
        2.2.2 安全多方計算基礎(chǔ)算法
    2.3 分布式系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)
        2.3.1 消息隊列技術(shù)
        2.3.2 數(shù)據(jù)庫MongoDB
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于安全多方計算的聚類框架的概要設(shè)計
    3.1 系統(tǒng)的總體目標(biāo)
    3.2 系統(tǒng)的功能需求
    3.3 系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計
    3.4 系統(tǒng)的功能模塊的設(shè)計
        3.4.1 配置中心模塊
        3.4.2 網(wǎng)絡(luò)通信模塊
        3.4.3 安全多方計算模塊
        3.4.4 聚類算法模塊
        3.4.5 日志模塊和報警服務(wù)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于安全多方計算的聚類框架的詳細設(shè)計與實現(xiàn)
    4.1 配置中心的設(shè)計與實現(xiàn)
        4.1.1 配置中心網(wǎng)絡(luò)通信方案
        4.1.2 配置中心子模塊
    4.2 網(wǎng)絡(luò)通信模塊的詳細設(shè)計與實現(xiàn)
        4.2.1 參與方之間網(wǎng)絡(luò)通信方案
        4.2.2 網(wǎng)絡(luò)通信子模塊
    4.3 安全多方計算模塊的詳細設(shè)計與實現(xiàn)
        4.3.1 安全多方計算基礎(chǔ)算法的改進
        4.3.2 基于安全多方計算的相似度衡量算子
        4.3.3 安全多方計算子模塊
    4.4 算法模塊的詳細設(shè)計與實現(xiàn)
    4.5 日志和報警系統(tǒng)的詳細設(shè)計與實現(xiàn)
第五章 測試及結(jié)果分析
    5.1 軟硬件環(huán)境
    5.2 測試與分析
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)及展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
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本文編號：3760547