同态加密的分布式K均值聚类算法研究

针对分布式环境下多方联合执行K均值聚类挖掘任务过程中存在的安全性问题,如潜在的合谋攻击和窃听攻击导致隐私泄露和敏感知识被发现,提出了一种隐私保护算法(PPDK)。在数据对象水平分布的情况下,该算法利用同态加密的思想,设计了一种新的加密机制。通过改进加密密钥的生成方式,使得参与计算的各方持有不同的密钥,对于产生的密文,其他参与方无法解密,并且在计算过程中所有的加密解密操作均由各参与方独立完成,因此可以限制半诚实的参与方试图窃听其他参与方的私有信息,以及与中心站点合谋揭露隐私的可能性。通过理论分析和实验结果表明,在有效的时间内,PPDK算法可以在确保分布式K均值聚类挖掘任务得到正确结果的前提下,很好地保护数据的隐私性。