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基于隐私保护的企业间安全多方计算研究

Study of Privacy Preserving in Secure Multi-party Computation Between Enterprises

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【作者】 刘松

【Author】 Liu Song (Information Science School,Guangdong University of Business Studies,Guangzhou 510320,China)

【机构】 广东商学院信息学院

【摘要】 基于现行数据隐私问题日益严重,如何防止数据挖掘过程中隐私信息的泄漏,将是一个重要的研究议题。本文主要针对关联规则挖掘技术,从安全多方计算方面探讨隐私信息的保护,提出适用于挖掘水平分割数据的保护机制。方法设计采用集中式挖掘,过程中加入信息安全技术以确保参与单位的数据隐私,以求在隐私保护和知识获取间取得一个平衡。

【Abstract】 Privacy-preserving data mining,which finds out knowledge but preserves privacy,consequently is becoming an important but difficult issue.In this paper,privacy-preserving mechanisms for association rule mining were investigated.A mechanism that partitions data horizontally and transforms individual data for the co-operative mining was proposed.A centralized mining model was used,data privacy of each participating party could be protected through encryption but valuable co-operative results can be discovered.The proposed mechanisms thus struck a balance between privacy protection and knowledge discovery.

【基金】 广东省自然科学基金项目(编号:06023961)资助
  • 【文献出处】 现代情报 ,Journal of Modern Information , 编辑部邮箱 ,2009年09期
  • 【分类号】TP309.2
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