基于安全多方計算的隱私保持數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究的綜述報告

基于安全多方計算的隱私保持數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究的綜述報告隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)被收集，涉及到個人隱私的數(shù)據(jù)也隨之增加。針對數(shù)據(jù)隱私保護的需求，安全多方計算（securemultipartycomputation，SMC）逐漸成為保護用戶隱私的重要手段之一。本文將對基于SMC的隱私保持數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行綜述。一、安全多方計算基本概念安全多方計算是指在多方參與的計算中，不泄漏參與方任何信息的計算過程。常見的安全多方計算包括：秘密共享（SecretSharing）、安全多方運算（SecureMultipartyComputation）等。秘密共享主要通過將秘密分解成多個部分在參與方中分配存儲，實現(xiàn)秘密的共享。根據(jù)分配的方式不同，秘密共享通?？梢苑譃閮深悾篠hamir's秘密共享和SecretSplitting。與秘密共享不同的是，安全多方運算主要通過在多方之間進行信息計算和傳輸來實現(xiàn)安全性。在安全多方運算中，每個用戶都有自己的輸入，但是運算結(jié)果僅在參與者之間共享，而不會被泄露給其他人。二、基于安全多方計算的隱私保持數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)1、安全K-means算法K-means算法是一種聚類分析（ClusterAnalysis）算法，但是由于涉及到數(shù)據(jù)的計算和傳輸，可能會泄露用戶的隱私信息。因此，安全K-means算法應(yīng)運而生。安全K-means算法主要通過使用秘密共享技術(shù)來實現(xiàn)。具體來說，安全K-means算法的實現(xiàn)過程如下：（1）參與方將自己的數(shù)據(jù)進行隨機加噪和秘密共享。（2）各參與方計算樣本的距離并將結(jié)果傳輸給協(xié)調(diào)者。（3）協(xié)調(diào)者計算新的質(zhì)心點并將結(jié)果返回給各參與方。（4）參與方檢查質(zhì)心點是否變化，如果變化就繼續(xù)迭代。（5）最后的迭代結(jié)果通過秘密重構(gòu)實現(xiàn)私密性和結(jié)果重構(gòu)。這樣，使用安全K-means算法來實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒉粫孤稊?shù)據(jù)的隱私信息。2、差分隱私技術(shù)差分隱私技術(shù)是一種保護數(shù)據(jù)隱私的方法，主要通過在計算中添加噪聲來保護用戶的隱私。差分隱私技術(shù)主要包括：Laplace機制、指數(shù)機制等。（1）Laplace機制Laplace機制是差分隱私的一種方法，通過在計算結(jié)果中添加服從Laplace分布的噪聲來達到保護數(shù)據(jù)隱私的目的。具體來說，如果算法輸出的結(jié)果為f(x)，則Laplace機制可以通過以下公式來計算：f'(x)=f(x)+Laplace(b/ε)其中，f'（x）表示加噪聲后的輸出結(jié)果，b表示噪聲量，ε表示隱私預(yù)算。由于Laplace機制的加噪處理可以使用加法和同態(tài)加密技術(shù)完成，因此可用于安全多方計算環(huán)境中。（2）指數(shù)機制指數(shù)機制也是一種差分隱私技術(shù)，主要是通過保證查詢結(jié)果的質(zhì)量和用戶隱私之間的平衡，保護用戶隱私。具體來說，采用指數(shù)機制的差分隱私模型，在保證數(shù)據(jù)隱私的情況下，能夠保證查詢結(jié)果的準確性。三、總結(jié)本文對基于安全多方計算的隱私保持數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了綜述。安全多方計算為保護用戶隱私提供了有力手段，可以通過秘密共享和安全運算技術(shù)實現(xiàn)隱私保護。另外，差分隱私技術(shù)也可以