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基于格的隱私保護(hù)聚類數(shù)據(jù)挖掘方法

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   由于云計(jì)算的諸多優(yōu)勢(shì),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(xué)者關(guān)注云環(huán)境下敏感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的隱私保護(hù)問題,而隱私保護(hù)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(hù)數(shù)據(jù)隱私.而不對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析。大數(shù)據(jù)也就失去了其潛在的巨大價(jià)值,提出了一種云計(jì)算環(huán)境下基于格的隱私保護(hù)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(yùn)算方法,并且在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了支持隱私保護(hù)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(hù)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(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)的k-means、隱私保護(hù)層次聚類以及隱私保護(hù)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(shí),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(duì)方法的安全性進(jìn)行了理論分析,并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)對(duì)提出的隱私保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘方法效率進(jìn)行評(píng)估,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的基于格的隱私保護(hù)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(jì)算效率.

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