同态加密隐私保护数据挖掘方法综述

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1、第２８卷第５期计算机应用研究Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．５２０１１年５月ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＭａｙ２０１１倡同态加密隐私保护数据挖掘方法综述１ａ，２１ｂ钱萍，吴蒙（１．南京邮电大学ａ．计算机学院；ｂ．通信与信息工程学院，南京２１０００３；２．江苏科技大学计算机科学与工程学院，江苏镇江２１２００３）摘要：近年来国内外学者对隐私保护数据挖掘（ｐｒｉｖａｃｙ唱ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｄａｔａｍｉｎｉｎｇ，ＰＰＤＭ）进行了大量研究，适时地对研究成果进行总结，能够明确研究方向。从分类挖掘、关联规则挖掘、聚类挖掘和安全多方计算等几个方面，总

2、结了现有的基于同态加密技术的算法，分析了其基本原理和特点，并在此基础上指出了ＰＰＤＭ技术今后发展的方向。关键词：隐私保护；数据挖掘；同态加密；安全多方计算中图分类号：ＴＰ３１１　　　文献标志码：Ａ文章编号：１００１唱３６９５（２０１１）０５唱１６１４唱０４ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１唱３６９５．２０１１．０５．００４Ｓｕｒｖｅｙｏｆｐｒｉｖａｃｙｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｄａｔａｍｉｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎｈｏｍｏｍｏｒｐｈｉｃｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ１ａ，２１ｂＱＩＡＮＰｉｎｇ，ＷＵＭｅｎｇ（１．a．CollegeofCompute

3、rScience，b．CollegeofTelecommunications＆InformationEngineering，NanjingUniversityofPosts＆Telecommuni唱cations，Nanjing２１０００３，China；２．CollegeofComputerScience＆Technology，JiangsuUniversityofScience＆Technology，ZhenjiangJiangsu２１２００３，China）Abstract：Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａ

4、ｄｈａｖｅｄｏｎｅｍｕｃｈｗｏｒｋｏｎｐｒｉｖａｃｙ唱ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇｄａｔａｍｉｎｉｎｇ（ＰＰＤＭ），ｓｏｓｕｍｍａｒｉｚｉｎｇｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｔｉｍｅｌｙｃａｎｍａｋｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｃｌｅａｒ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｓｕｒｖｅｙｅｄｔｈｅｇｅｎｅｒａｌＰＰＤＭｍｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎｈｏｍｏｍｏｒｐｈｉｃｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｉｒｔｈｅｏｒｉｅｓａｎｄｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｄｉｓｃｕｓｓｅｄｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｏｎＰＰＤＭ．K

5、eywords：ｐｒｉｖａｃｙｐｒｅｓｅｒｖａｔｉｏｎ；ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｈｏｍｏｍｏｒｐｈｉｃｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ（ＨＥ）；ｓｅｃｕｒｅｍｕｌｔｉ唱ｐａｒｔｙｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ数据挖掘是一类深层次的数据分析方法，可被用于科学研技术，该类方法通过对原始数据的局部或全局修改隐藏原始隐究或者商业领域，对大量数据进行较为复杂的分析和建模，发私数据或规则，会在一定程度上造成原始数据的损失，影响挖现各种规律和有用的信息。不论科学研究还是商业应用，数据掘的准确性，并且所有经过干扰的数据均与真实的原始数据直挖掘都取得了可喜的成果。但与此同时，数据挖掘也面临着很

6、接相关，降低了对隐私数据的保护程度。基于数据加密的保护多问题的挑战。其中，数据挖掘的个人隐私与信息安全问题尤方法中，通过密码机制实现了他方对原始数据的不可见性以及其受到关注。误用、滥用数据挖掘可能导致用户数据特别是敏数据的无损失性，因此可以实现与原始挖掘同样准确度的挖掘感信息的泄露，越来越多的人们对此表示担忧，甚至拒绝提供结果，并实现隐私保护的目的。本文研究基于数据加密的隐私真实的数据。如何在不暴露用户隐私的前提下进行数据挖掘，保护数据挖掘算法，特别是针对基于同态加密技术的算法。也就成为人们非常感兴趣的课题。2同态加密技术在１９９５年召开的第一届知识发现

7、（ｋｎｏｗｌｅｄｇｅｄｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎｄａｔａｂａｓｅ，ＫＤＤ）与数据挖掘国际学术会议上，隐私保护的数据同态加密（ｈｏｍｏｍｏｒｐｈｉｃｅｎｃｒｙｐｔｉｏｎ，ＨＥ）最初由Ｒｉｖｅｓｔ等［１］挖掘就成为了一个专门的研究主题。１９９９年ＲａｋｅｓｈＡｇｒａｗ唱［３］人于１９７８年提出，是一种允许直接对密文进行操作的加密［２］ａｌ在ＫＤＤ９９上进行了一场精彩的主题演讲，将隐私保护的变换技术。但是由于其对已知明文攻击是不安全的，后来由数据挖掘作为未来的研究重点之一。自此以后，隐私保护的数Ｄｏｍｉｎｇｏ唱Ｆｅｒｒｅｒ等人［４］作了进一步的改进。ＨＥ技术最早用于

8、据挖掘越来越受到人们的重视，迅速成为近年来数据挖掘领域对统计数据进行加密，由算法