分布式决策树挖掘的隐私保护研究

被引：4

作者：

方炜炜 ^{[1
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胡健 ^{[1
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]}

杨炳儒 ^{[1
]}

周长胜 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京科技大学信息工程学院

[2] 北京信息科技大学

[3] 江西理工大学信息工程学院

来源：

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

隐私保护; 数据挖掘; 决策树; 同态加密;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP309 [安全保密];

学科分类号：

081201 ; 0839 ; 1402 ;

摘要：

数据挖掘中的隐私保护是试图在不精确访问原始数据值的前提下,挖掘出准确的模式与规则。围绕分布式决策树挖掘的隐私保护问题展开研究,提出一种基于同态加密技术的决策树挖掘算法,使各参与方在不共享其隐私信息的前提下达到集中式挖掘的效果。理论分析和实验结果表明,该算法具有很好的隐私性、准确性和适用性。

引用

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