数据挖掘的隐私保护研究

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隐私保护分类数据挖掘研究

后在变换后的数据集上构造判定树是隐私保护分类数据挖掘研究的重点．于随机扰动矩阵提出一种隐私保护分基类挖掘算法．方法适用于字符型、该布尔类型、分类类型和数字类型的离散数据，并且在隐私信息的保护度和挖掘结果的准确度上都有很大的提高．
Ｐｒｖｃｒｓｒｉｇｃａｓｆｃｔｏａａｍｉｉｇｒｓａｃｉａｙｐｅｅｖｎｌｓｉａｉｎｄｔｎｎｅｅｒｈｉ
Hale Waihona Puke ｃｍｅｒｎｒｍｐｒｎ．Ａｓｔｅｍａｎｔｐｆｔｅｐｖｃｒｔｃｉｎｄｔｎｎ，ｒａｙｐｅｅｖｎｌｓｉｅａａｍｉｉｇｈｓｏｓｍｏｅａｄｍｏｅｉｏａｔｔｉｅｏｒａｙｐｏｅｔａａｍｉｉｇｐｖｃｒｓｒｉｇｃａｓｆｄｄｔｎｎａｈｙｈｉｏｉｉａｒａｙｂｃｍｅｏｅｏｅｈｔｐｔｉｈｅｄｏａａｍｉｉｇｉｅｅｔｅｒ．Ｈｏｔａｓｏｅｐｉｔｅｒａａａａｄｔｅｔｃｌｅｄｅｏｎｆｔｏｏｓｎｔｅｆｌｆｄｔｎｎｎｒｃｎａｓｈｓｉｙｗｔｎｆｒｔｒｉｅｄｔｎｎｓｒ－ｏｒｍｈｍｉｖｌｈｕｔｒｈｅｉｉｎｔｅａｅｎｔｅｔｎｆｒｄｄｔｅｓｔｅｋｙｐｉｔｏｅｐｖｃｒｓｒｉｇｃａｓｅａａｍｉｉｇＡｉｄｏｒａｕｅｔｅｄｃｓｏｒｅｂｓｄｏｈａｓｏｍｅａａｓｔｈｅｏｎｆｔｒａｙｐｅｅｖｎｌｓｉｄｄｔｎｎ．ｋｎｆｉ — ｒｉｈｉｉｆｐｖｃｒｓｒｉｇｃａｓｆｄｍｉｉｇａｇｒｈｗａｒｐｓｄｏｈａｉｏｅｒｎｏｐｒｒａｉｎｍａｒｘｈｓｍｅｈｄｉｓｉｂｅｔｈｙｐｅｅｎｌｉｅｎｎｌｏｔｍｓｐｏｏｅｎｔｅｂｓｓｆｔａｄｍｅｔｂｔｔ．Ｔｉｔｏｓｕｔｌｏｔｅｖｓｉｉｈｕｏｉａ

社交网络中的数据挖掘及隐私保护研究

社交网络中的数据挖掘及隐私保护研究社交网络是当今世界上最为流行的网络应用之一。

人们常常借助社交网络平台进行交流、分享、娱乐等活动，使得每个人在网络上都能找到自己的社交圈，找到与自己有共同爱好和兴趣的人。

然而，在社交网络中我们不仅可以分享自己的信息，也会不知不觉地暴露自己的一些隐私，这些隐私可能会被一些不法分子所利用。

因此，社交网络中的数据挖掘和隐私保护问题引起了广泛关注。

一、社交网络中的数据挖掘社交网络平台让我们的交际变得更加便捷，方便了我们和他人之间的连接和交流。

然而，在海量的交际和交流信息中，我们可以挖掘出很多有用信息。

数据挖掘技术可以通过对社交网络平台上的各种信息进行深度挖掘，找到潜在的相关性或潜在的影响力。

在社交网络中，我们可以使用数据挖掘技术来做以下事情：1、推荐算法推荐算法是一种基于用户行为和历史数据，对用户进行商品或服务推荐的技术。

在社交网络平台上，通过对用户行为和历史数据的分析，可以向用户推荐朋友、兴趣、产品等。

例如，Facebook会向你推荐“你可能认识的人”，很多网站会向你推荐你可能想要购买的商品等。

2、情感分析情感分析是指通过对文本、音频、图片等信息的分析，发现其中蕴含的情感信息。

在社交网络中，情感分析可以帮助我们分析用户发布的内容是否具有积极的、消极的或中性的情感，了解用户的情感状态和生活方式。

例如，分析用户在社交网络中发表的言论是否积极向上，或者是负面的。

3、社交网络分析社交网络分析是一种通过网络拓扑结构发现不同人群之间的关联、交集、群体动态等知识的技术。

在社交网络中，社交网络分析可以帮助我们了解用户之间的关系、用户群体的特点和行为习惯等信息。

例如，我们可以分析某些人在社交网络中频繁互动，判断他们之间是否存在某种关系，进而发掘他们之间的共同点。

二、社交网络中的隐私保护随着社交网络的发展，越来越多的人使用社交网络平台来与其他人进行互动。

然而，这种便利性是以用户隐私为代价的。

数据挖掘中的隐私保护技术研究

如果不正确使用这种技术，也可能对信息安全和隐私保护构成威胁。因此数据挖掘要面对的一个重要问题，是隐私保护ＰＤ就ＰＭ。算法，算法通过找出原始数据库中支持敏感规则的敏感事务，其该对ＰＤＭ中主要考虑两个层面的问题：一是敏感原始数据的保护，Ｐ进行项的删除或增加。以使敏感规则的支持度或置信度降低到指定的比如身份证号、址、地收入等敏感数据的保护：是数据中蕴藏的敏感二阈值以下，而实现敏感规则的隐藏，减少数据清洗阶段的影响，从并实知识的保护，感知识是指使用数据挖掘算法从数据中挖掘到的敏感敏现在发现尽可能多的规则和保护隐私数据之间的一定程度的平衡。主规则。在数据挖掘背景下，者要解决的问题是如何在不精确访问个前要思想如下：设Ｓ为原始数据集，Ｐ为从数据集Ｓ中能够挖掘出来的体数据的情况下。能运用挖掘算法得到正确的挖掘结果，面向个仍即频繁项集，。一组需要隐藏的规则，Ｒ为当且仅当一组项集Ｐ能够推导体隐私数据保护的挖掘问题；后者要解决的问题是如何保护数据中而出规则Ｒ时，一组需要隐藏的项集，。Ｐ为ｆ为一组不需要隐藏的项的敏感知识不被恶意用户通过数据挖掘算法发现，防止机密知识的以泄露和基于知识的恶意推理．数据库中的敏感规则隐藏问题也称为即数据库中的知识隐藏（ｎｗｅｇｉｉｇｉａｂｓ）ｋｏｌｄｅｈｄｎｄｔａｅ问题。ｎａ

数据挖掘领域的信息安全问题——隐私保护技术浅析

要求，管理员可能会从提交的记录中删除这些标识。但是释放的数据也不表示受到完全的保护，客户的记录可能包含一些到其他数据库的关联从而可以识别出客户特征和身份的信息。当
和挖掘过程中确保隐私和信息安全变得非常迫切。
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维普资讯
■ 学・术ｌ用术术技实技
数据挖掘领域的
— —
隐私保护
摘
要随着数据挖掘技术的发展，隐私保护问题被引入喜ｌ
利用数据
一
，Байду номын сангаас
不侵犯隐私，对于敏感的数据例如身份证号、姓名、地
址等必须在原始数据库中进行修正和整理；第二、对于采用数据挖掘算法从数据库中挖掘出来的侵犯隐私的信息也必须
被排斥。
（）保护隐私的原则２
当今国际上一系列关于信息隐私权保护的政府报告、行为指引与示范法当中阐述了若干已被普遍遵守的核心原则，
隐私权和隐私保护
隐私权的概念最早在ｌ９年由美国人沃伦和布兰戴斯提０８出来，直到ｌ７年美国才正式制定了《私权法》，令其在９４隐保护隐私的意识与采取措施方面都走在了世界前列。ｌ９年９５ｌ，欧盟通过了个人数据保护指令）０月），规定欧盟各国必须根据该指令调整或制定本国的个人数据保护法。在数据挖

大数据挖掘与隐私保护

大数据挖掘与隐私保护大数据时代的来临，给人们带来了前所未有的数据资源，同时也催生了大数据挖掘技术。

大数据挖掘技术可以从庞杂海量的数据中，发现其中的规律性和价值，为社会发展提供了巨大的推动力。

但是，数据挖掘技术也同时带来了数据隐私的问题。

大数据挖掘与隐私保护是一个需要平衡的问题，需要我们在保证数据挖掘技术发展的同时，保护用户的隐私。

一、大数据挖掘技术的应用大数据挖掘技术可以应用于各种领域，如金融、医疗、交通等。

在金融领域，大数据技术可以帮助银行分析用户的消费习惯、信用情况等，为银行提供更好的风控服务。

在医疗领域，大数据技术可以分析医疗数据，帮助医生进行诊断和治疗方案的提出。

在交通领域，大数据技术可以分析道路拥堵情况，提供交通流量预测和路线优化建议等。

二、大数据挖掘与隐私保护在大数据挖掘过程中，用户的隐私可能会被泄露。

例如，在金融领域，银行需要分析用户的消费信息，但是对于用户来说，其消费信息是私密的，不希望被泄露。

因此，需要在大数据挖掘过程中，保护用户的隐私。

1.数据匿名化数据匿名化是一种比较常见的数据保护方式。

在数据匿名化的过程中，原始数据中的敏感信息被去除或者替换成虚假信息，从而保护用户隐私。

例如，在医疗领域，可以对患者的个人身份信息进行处理，保护患者的隐私。

2. 数据加密数据加密是一种保护数据隐私的手段。

在数据加密的过程中，对数据进行加密操作，只有授权的人才能够解密和访问数据。

例如，在金融领域，银行可以对用户数据进行加密，只有用户本人才能够解密和查看自己的数据。

3. 合理授权合理授权是一种保护数据隐私的方式。

在授权的过程中，需要明确授权的范围和目的，确保数据不会被滥用。

例如，在医疗领域，患者需要授权医生查看自己的病历，但是医生只能够查看自己需要的信息，不能够滥用患者的隐私信息。

三、大数据挖掘与隐私保护的平衡大数据挖掘和隐私保护是一个相互矛盾的问题，需要在两者之间寻求平衡。

在保护隐私的同时，需要对大数据挖掘技术进行研究和提升，以满足社会的需求。

隐私保护数据挖掘研究进展

张海涛，黄慧慧，徐亮，高莎莎
（南京邮电大学地理与生物信息学院，南京２１０００３）
摘要：近年来隐私保护数据挖掘已经成为数据挖掘的研究热点，并取得了丰富的研究成果。但是，随着移动通信、嵌入式、定位等技术的发展与物联网、位置服务、基于位置的社交网络等应用的出现，具有个人隐私的信息
，
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＧｅｏｇｒａｐｈｉｃ＆ＢｉｏｌｏｇｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏＰｏｓｔｓ＆Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｇ２１０００３，Ｃｈｉｎａ）
ｏｆｅｘｉｓｔｉｎｇｐｉｖｒａｃｙ－ｐｒｅｓｅｖｉｒｎｇｄａｔａｍｉｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈｅｉｒｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｆｒｏｍｔｈｅｉｆｅｌｄｏｆｎｅｗｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｙｓ — ｔｅｍ，ｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄａｔａａｎｄｓｐａｔｉｏ — ｔｅｍｐｏｒａｌｄａｔａ，ｅｔｃ，ａｓｗｅｌｌａｓｉｎｄｉｃａｔｅｆｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｒｉｖａｃｙ — ｐｒｅｓｅｖｉｒｎｇｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｎｅｗｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｙｓｔｅｍ；ｈｉｇｈｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄａｔａ；ｓｐａｔｉｏ — ｔｅｍｐｒａｌｄａｔａ

数据挖掘中的数据隐私保护方法

数据挖掘中的数据隐私保护方法数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的技术，它对于商业、科学和社会领域都具有重要意义。

然而，随着数据量的不断增加和数据的广泛共享，数据隐私保护成为了一个迫切的问题。

本文将探讨数据挖掘中的数据隐私保护方法。

首先，匿名化是一种常见的数据隐私保护方法。

通过匿名化，可以将个人身份与数据之间的关联性消除，从而保护个人隐私。

最常见的匿名化方法是脱敏处理，即将个人身份信息、敏感数据等进行替换或删除。

例如，将姓名替换为编号、将年龄按照一定规则进行分组等。

这样一来，即使数据被泄露，也很难追溯到具体的个人身份。

其次，差分隐私是一种强大的数据隐私保护方法。

差分隐私通过在数据中引入噪音，使得攻击者无法准确推断出个体的隐私信息。

具体而言，差分隐私通过对数据进行随机扰动，使得数据的统计特性保持不变，但个体隐私信息得到有效保护。

例如，在计算平均值时，可以在真实值上添加一定的噪音，从而保护个体的隐私。

此外，可信第三方是一种常用的数据隐私保护方法。

可信第三方在数据挖掘过程中充当中介角色，负责数据的收集、存储和分析。

通过可信第三方的介入，数据所有者可以将数据交给第三方进行处理，而不必直接暴露给数据挖掘算法。

这种方法可以有效保护数据的隐私，同时确保数据挖掘的有效性。

另外，数据加密也是一种重要的数据隐私保护方法。

数据加密通过对数据进行加密处理，使得只有授权的用户才能解密和访问数据。

常见的数据加密方法包括对称加密和非对称加密。

对称加密使用相同的密钥进行加密和解密，而非对称加密使用公钥和私钥进行加密和解密。

数据加密可以有效防止未经授权的访问，保护数据的隐私。

最后，访问控制是一种重要的数据隐私保护方法。

通过访问控制，可以限制对数据的访问权限，防止未经授权的用户获取敏感数据。

访问控制可以通过身份认证、权限管理、审计等方式实现。

例如，只有经过身份认证的用户才能访问特定的数据，管理员可以设置不同用户的权限级别，系统可以记录用户的访问日志等。

大数据技术的隐私保护与数据挖掘分析

大数据技术的隐私保护与数据挖掘分析随着互联网技术的飞速发展，大数据技术已经成为人们对海量数据进行处理和分析的重要工具，为各个领域的发展带来了不小的推动力。

但是，在大数据技术的运用中，隐私保护问题愈发引人关注。

大数据技术的隐私保护及数据挖掘分析已成为一项重要议题，企业、政府和个人都需要更加注重数据隐私保护。

一、数据隐私泄露的风险在大数据技术的应用过程中，数据隐私泄露是值得警惕的问题。

一旦大数据技术被恶意利用，个人的隐私信息就有可能被泄露，进而导致不良后果。

比如，利用大数据技术分析某些群体的行为习惯、消费水平等，从而利用这些信息开展其他更加恶劣的活动。

二、个人隐私保护的重要性在大数据技术的应用中，个人隐私保护尤其重要。

相信大家都有其它网站上注册时被强制提供电话号码、证件号码等个人信息的经历。

假如这些信息被恶意利用，就存在一定的隐私泄露风险。

因此，在大数据技术的应用中，保护个人隐私成为了一项重要任务。

其中，随着技术的推进，可供选择的隐私保护措施也越来越多样化。

例如，脱敏技术、加密技术等等。

三、隐私保护技术的应用脱敏技术是一种常见的数据隐私保护技术。

这种方法在保证数据的前提下，去掉敏感数据部分，保证了数据的安全性和隐私性。

脱敏技术主要是利用数据替换或填充方式进行实现，例如利用0、1、2等数字或称为伪数据的特殊词语替换或填充。

同时，还可以基于k匿名的方法实现数据脱敏，并基于属性、标准化或一致性等方式对数据进行匿名化处理。

除此之外，加密技术在大数据技术的隐私保护中也起到了重要作用。

加密技术基于数学算法，对数据进行加密处理，防止数据被黑客和黑客组织窃取。

在保证数据安全性的同时，加密技术还能有效保护隐私数据，因此广泛应用于大数据技术中。

四、大数据技术在法律规范中的应用关于大数据隐私保护和数据挖掘分析的问题，国家也采取了一定的措施。

比如，2019年3月1日起实施的中国网络安全法（CSL）第41条就要求网络安全和数据保护职责主体应当履行信息保护义务，加强对网络信息安全和个人信息保护的责任和义务。

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２１００年第１０期（第１４期）总３
大众科技
ＤＡＺＨＯＮＧＫＥＪ
Ｎｏ．０。００１２１
（ｕｌｉｌＮ．３）Ｃｍｕｔｅｙｏ１４ａｖ
据挖掘隐私保护研究
王滟方谢文阁
（辽宁工业大学，辽宁锦州１１０）２０１
【键词】数据挖掘；隐私保护关【中图Ａ
【文章编号】１０－１１０１ — ００００８１５（１）００２ — ２２０户提供所挖掘的知识）２数据挖掘中的隐私不同的环境下对隐私的定义不同。数据挖掘中涉及的隐私主要有：（）个人隐私，一般指的是用户的一些能够识别１用户身份的标识，如姓名、年龄、家庭住址、电话号码等，或者是用户某些行为产生的信息，例如购物信息，医疗信息等；（）公共隐私，两个或多个机构，企业为了共同的利益，２他们合作进行挖掘，在挖掘过程中都不愿意将自己的某些信
（）基本概念一
１数据挖掘数据挖掘的定义很多，表达方式各不相同。从技术角度看，数据挖掘是从大量的、不完全、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程；从商业角度看，数据挖掘是一种崭新的商业信息处理技术。其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转化、分析和模式化处理，从中提取辅助商业决策的关键知识，即从一个数据库中自动发现相关商业模式。数据挖掘是从数据库中知识发现中的一部分，而知识发现是将原始数据转化为有用知识的整个过程。当数据挖掘成为普及的涵盖面更广的术语时，数据挖掘与知识发现之间的界限就不是那么明确了。事实上，在现如今大多数场合中，这两个术语的使用是不加以区别的，本文也不区分。知识发现是一个多步骤的过程，典型的知识发现过程包括以下几个步骤：（）数据抽取与集成（取各个数据源的所需数据，进１抽
行合并处理）（）数据预处理与清洗（数据再加工，消除噪声等）２对（）数据选择与变换（择相关数据，统一成适合挖掘３选的形式）
隐私保护的主要目标是使用某种方法对原始数据进行处理，使得私有数据和知识在挖掘之后仍然是私有的。不但要在开始时对某些信息进行保护，而且对挖掘过程中产生的敏感规则也要进行保护，还要考虑挖掘产生的结果是否会包含某些重要的隐私信息。
【摘要】随着数据量的增大，数据挖掘技术应用不断扩大，如何在挖掘过程中不泄露私有信息或敏感知识，同时能得到比较准确的挖掘效果，已经成为数据挖掘研究中的一个热点课题。文章从数据分布的角度结合挖掘算法对目前几种关键的隐私保护方法进行了介绍、分析，给出算法的评估，最后分析总结了数据挖掘隐私保护未来的研究方向。
息泄露给他方。
随着计算机和网络信息技术的发展，人们产生和搜集的数据大大增加，各行各业的历史数据量猛增。怎样从这些数据中获得有用的知识、信息，对数据分析提出了新的要求。数据挖掘刚好可以解决此问题，可以利用这些数据，得到有用的数据信息或结果，从而帮助决策者制定更好的决策，但是与此同时产生了一个重要问题那就是信息的泄露。各行业，各企业单位既想获得数据挖掘的有用结果，又不想将自己拥有的某些数据信息泄露给他方或他人。因此，如何在有效的数据挖掘中保护隐私数据已经成为一个重要问题。
（）数据挖掘的隐私保护分类二
１９９９年，ａｅｈｇａａＲｋｓｒｗｌ在ＫＤ９中提出将数据挖掘的ＡＤ９隐私保护将作为未来的研究重点之一，此后，数据挖掘的隐私保护得到了发展，许多方法不断的涌现。从不同的角度对数据挖掘的隐私保护方法的分类也不同。０４年，ａｓｌｏｓ２０ＶｓｉｉｎＳＶｒｋｏ和ＥｉａＢｒｉｏ等人从数据分布、数据修改、．ｅｙｉｓ１Ｓｅｔｎ数据挖掘算法、数据及规则的隐藏及隐私保护技术五个角度对现有的较为典型的隐私保护数据挖掘算法进行了分类。１数据的分布方式．根据数据的分布情况，可以分为集中式数据和分布式数据的隐私保护技术，其中分布式数据的隐私保护技术又分为水平分割和垂直分割的隐私保护技术。水平分割主要是指数据按记录分布于多个机构或组织，垂直分割主要指数据按属性分布于多个机构或组织。２数据修改．为了确保原始数据中的隐私信息不被泄露，原始数据在被公开之前要进行一定的修改、伪装，数据修改方案需要和隐私保护策略相结合。常用的数据修改方法主要有一下几种：（）值替代方法：即将原始数据的属性值替换为一个新１的值，或者用一个符号替代一个已存在的值，以此来保护敏感的数据和规则；