浅析数据挖掘中的隐私保护.
信息安全工程师考点—隐私保护
信息安全工程师考点—隐私保护，希望对在备考信息安全工程师的考生有所帮助。
考点5、隐私保护【考法分析】本考点主要是隐私保护相关内容的考查。
【要点分析】1．从隐私所有者的角度，隐私可以分为以下三类：①个人隐私；②通信内容隐私；③行为隐私。
2．隐私泄露方式：①互联网服务；②智能终端；③黑客攻击；④管理者监听。
3．从数据挖掘的角度，目前的隐私保护技术主要可以分为三类：①基于数据失真的隐私保护技术；②基于数据加密的隐私保护技术；③基于数据匿名化的隐私保护技术。
4．数据失真技术通过扰动原始数据来实现隐私保护。
基于数据失真的技术通过添加噪音等方法，使敏感数据失真但同时保持某些数据或数据属性不变，仍然可以保持某些统计方面的性质。
①随机化：数据随机化即是对原始数据加入随机噪声，然后发布扰动后数据的方法。
②阻塞与凝聚：随机化技术一个无法避免的缺点是:针对不同的应用都需要设计特定的算法对转换后的数据进行处理，因为所有的应用都需要重建数据的分布。
鉴于随机化技术存在的这个缺陷，研究人员提出了凝聚技术:它将原始数据记录分成组，每一组内存储着由k 条记录产生的统计信息，包捂每个属性的均值、协方差等。
这样，只要是采用凝聚技术处理的数据，都可以用通用的重构算法进行处理。
③差分隐私保护：差分隐私保护可以保证，在数据集中添加或删除一条数据不会影响到查询输出结果，因此即使在最坏情况下，攻击者己知除一条记录之外的所有敏感数据，仍可以保证这一条记录的敏感信息不会被泄露。
5．基于数据加密的隐私保护技术所针对的数据对象往往是分布式的。
在分布式环境下，根据应用的不同，数据会有不同的存储模式，站点也会有不雨的可信度及相应行为。
6．分布式应用普遍采用两种模式存储数据：垂直划分的数据模式和水平划分的数据模式。
垂直划分数据是指分布式环境中每个站点只存储部分属性的数据，所有站点存锚的数据不重复；水平划分数据是将数据记录存储到分布式环境中的多个站点，所有站点存储的数据不重复。
一种基于数据挖掘的隐私保护方法
一种基于数据挖掘的隐私保护方法
刘佰明;李东
【期刊名称】《应用科技》
【年(卷),期】2012(000)005
【摘要】在数据挖掘隐私保护进行协作数据分析时，部分数据集可能分属不同的数据对象，处理时就需要采取不同的数据失真方法。
提出了一组全新的数据失真优化策略，通过将属性划分与奇异值分解法(SVD)、非负矩阵因子分解法(NMF)、离散小波变换法(DWT)相结合，运用4种方案对隐私保护原始数据集的子矩阵进行扰动，并用一些衡量指标来衡量这些策略的效果；利用基于支持向量机(SVM)的二元分类来进行数据实用性的检测。
结果表明与数据失真单策略相比，新提出的方案在实现数据隐私和数据实用性的良好平衡方面效果十分显著，为协作数据分析提供了可行性解决方案。
【总页数】4页(P48-51)
【作者】刘佰明;李东
【作者单位】北京科技经营管理学院计算机信息工程系, 北京 102206;哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院, 黑龙江哈尔滨 150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.分布式数据挖掘中基于扰乱的隐私保护方法 [J], 马进;李锋;李建华
2.一种面向高维数据挖掘的隐私保护方法 [J], 杨静;赵家石;张健沛
3.基于动态数据挖掘的匿名化隐私保护方法仿真 [J], 田崇瑞; 李兆祥; 罗宇新
4.一种基于最小支持度的轨迹隐私保护方法 [J], 胡兆玮
5.一种基于隐私拆分的轨迹隐私保护方法 [J], 程保容;叶阿勇;张强;刁一晴;张娇美;邓慧娜
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数据挖掘技术在高校学生管理中的运用
数据挖掘技术在高校学生管理中的运用【摘要】本文主要探讨了数据挖掘技术在高校学生管理中的运用。
在我们介绍了数据挖掘技术在高校学生管理中的重要性及研究背景和目的。
在我们详细讨论了数据挖掘技术在学生档案管理、学生成绩预测、学生行为分析、学生评价和辅导以及学生招生和就业中的应用。
最后在我们总结了数据挖掘技术对高校学生管理的贡献，并展望了未来研究方向。
本文的内容将有助于高校对学生管理工作进行更加科学和有效的管理，提高学生的学习成绩和综合素养，从而为高校的发展提供有力支持。
【关键词】数据挖掘技术、高校、学生管理、档案管理、成绩预测、学生行为分析、评价、辅导、招生、就业、贡献、未来研究、总结。
1. 引言1.1 数据挖掘技术在高校学生管理中的重要性数据挖掘技术在高校学生管理中的重要性不言而喻。
随着信息化和数字化的发展，高校拥有的学生数据量庞大，包括学生档案、成绩记录、行为数据等。
这些数据蕴含着丰富的信息和价值，但如何有效地管理和利用这些数据成为当前高校学生管理的重要课题。
数据挖掘技术在高校学生管理中的重要性在于其能够有效地挖掘和利用学生数据的潜在价值，提高学生管理的科学性和智能化水平，促进高校教育教学工作的发展和提升。
深入研究和应用数据挖掘技术对于高校学生管理的现代化和信息化建设具有重要意义。
1.2 研究背景高校学生管理是高校管理工作的重要组成部分，而随着信息化和数据化技术不断发展，数据挖掘技术在高校学生管理中的应用也变得越来越重要。
研究背景方面，随着高校的规模不断扩大、学生数量不断增加，传统的学生管理模式已经无法满足日益增长的管理需求。
传统管理模式主要依靠人工处理、经验积累和直觉判断，存在着信息获取困难、数据分析耗时、判断标准不统一等问题，难以提高管理效率和质量。
高校管理工作涉及的数据庞大且复杂，如学生档案、学生成绩、学生行为等信息量巨大，传统的管理方法已经无法有效地处理和利用这些信息。
引入数据挖掘技术可以更好地挖掘和利用这些数据，提高学生管理效率和决策水平，实现高校学生管理的智能化和科学化。
电子商务平台中用户行为的数据挖掘分析
电子商务平台中用户行为的数据挖掘分析随着互联网的飞速发展，电子商务成为了人们购物的主要方式之一。
对于电商企业来说，如何深入了解用户行为，并据此开展营销活动，已成为一个不可忽视的问题。
而数据挖掘分析，正是电子商务平台中用户行为的重要手段之一。
一、数据挖掘分析在电商平台中的应用电子商务平台中的用户行为数据包含了大量的信息，包括用户的个人资料、浏览、点击、交易等行为数据。
通过对这些数据的挖掘分析，可以深入了解用户需求、消费习惯、购物偏好等，为企业开展精准的营销活动提供有力的支撑。
以下是电商平台中数据挖掘分析的应用场景：1. 用户画像建立：通过大数据技术挖掘用户的个人资料、消费行为等数据，建立用户画像，深入了解用户需求、心理特征，为企业制定目标营销方案提供基础数据。
2. 推荐系统优化：通过对用户的浏览、点击、收藏、购买等行为数据的分析，建立个性化的推荐模型，为用户提供符合其购买偏好的精准推荐，提高用户购买转化率。
3. 销售预测和库存管理：通过对用户购买数据的统计分析，预测销售量和销售趋势，为企业进行库存管理和采购决策提供指导。
4. 营销活动策划：通过对用户行为数据的挖掘分析，可以深入了解用户需求和偏好，为企业制定有针对性的促销活动提供依据。
二、电子商务平台中的数据挖掘分析技术电子商务平台中的数据挖掘分析技术包括数据采集、数据预处理、数据挖掘和分析和模型建立等环节。
1. 数据采集：电子商务平台中获取用户行为数据的方式包括用户注册信息、浏览轨迹、购买订单等，通常需要使用爬虫技术对这些数据进行采集。
2. 数据预处理：对从电商平台采集到的数据进行清洗、去噪、变量归一化等处理，以防止数据误差对后续的分析造成影响。
3. 数据挖掘和分析：通过数据挖掘的算法和模型，对电商平台中的用户行为数据进行分析和挖掘，包括分类、聚类、关联规则挖掘等，以挖掘出有效的信息和知识。
4. 模型建立：通过对数据的分析和挖掘，建立合适的模型，进行预测、分类等工作，以满足企业对于用户行为数据的需求，实现数据的智能处理和应用。
大数据下的隐私保护陈克非
转换钥rk
云服务提供商 或第三方
利用转换钥rk将指定加密数据转换为针 对用户B的密文CB=CPRE.EncPKB(m)
云数据中心
用户A
用户B
图一. 利用条件代理转换加密(CPRE)解决数据共享问题
1. 设计高效安全的条件代理重加密来实现数据共享
2. 为满足隐私性，要求条件代理重加密方案的条件具有匿名性
个人相关信息：属于准标识符(Quasi-identifier)，如年龄、性别、种 族、职业、公司、遮挡的图片等，并不与任何PII直接联系在一起；
个人属性信息：是把个人准标识符进一步泛化的模糊信息，如青年 隐性隐私 人(或20-30岁)、南方人、白领、照片剪影等等。
注：1) 准标识符信息虽然不能直接指向具体的人，但是把这些条件组合在 一起，还是很有机会匹配到确定的个体，从而有隐私风险。 2) 用进一步泛化的模糊用户属性解决“Quasi-identifier”的问题，也就 是把能够辨识出个体的信息“虚化”，确保符合属性的个体有足够多的数 量，从而无法准确与个体关联，这就所谓的k-anonymity概念。
问题有解吗？
2020/8/17
20
谢谢！
密文
云数据中 心
令牌
KPABE.GenT搜oken(•)
索 条 件
1. 利用密码手段，包括同态加密用户、KP-ABE密码方案
用
-- 保证数据内容不外泄、扩散
户
-- 搜索条件的隐私保护
2. 为了搜索速度，将通常的检索列表扩展为新的组合索引表
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可验证的加密云数据外包计算技术
针对加密云数据的计算处 理需求，研究加密云数据 的外包计算技术，既允许 云提供商在不知道用户数 据的情况下仍能为用户计 算处理数据，保护了用户 的数据隐私性，又能让用 户验证外包计算结果的正 确性。
基于联邦学习的数据隐私权保护研究
基于联邦学习的数据隐私权保护研究一、研究背景和意义随着大数据时代的到来，数据已经成为了企业和组织的核心资产。
在数据收集、存储和处理的过程中，数据隐私权保护问题日益凸显。
为了确保数据使用者的合法权益，各国政府和企业纷纷制定了相关法律法规来保护数据隐私权。
联邦学习作为一种新兴的数据挖掘技术，因其在保护数据隐私方面的独特优势而受到广泛关注。
联邦学习的核心思想是在不泄露原始数据的情况下，通过分布式计算和协作学习的方式，实现对数据的高效利用。
如何在联邦学习框架下实现有效的数据隐私保护，成为了亟待解决的问题。
针对联邦学习的数据隐私保护研究主要集中在以下几个方面：一是理论研究，即探讨联邦学习中数据隐私保护的基本原理和技术方法；二是算法设计，即开发适用于联邦学习场景的数据隐私保护算法；三是实际应用，即将数据隐私保护技术应用于实际的联邦学习任务中。
现有研究在理论深度、方法创新和实际应用方面仍存在一定的局限性。
本研究旨在填补现有研究的空白，从理论和实践两个层面对基于联邦学习的数据隐私权保护进行深入研究。
通过对联邦学习的基本原理和技术方法进行系统梳理，构建完善的理论体系；其次，结合实际应用场景，设计并实现一种高效、安全的数据隐私保护算法；通过对比分析和实验验证，评估所提出的方法在联邦学习任务中的性能表现。
本研究的研究成果将为联邦学习领域的研究者提供有益的参考，同时也为实际应用中的数据隐私保护提供有力支持。
1. 联邦学习的概述和发展现状联邦学习(Federated Learning,简称FL)是一种分布式机器学习方法，它允许多个参与者在保护数据隐私的前提下共同训练一个共享的模型。
联邦学习的核心思想是将模型的训练过程分布在多个本地设备上，每个设备仅对自己的数据进行本地更新，而不需要将整个数据集集中到中心服务器进行全局更新。
这样既可以利用大量分散的数据提高模型的性能，又能有效地保护用户的数据隐私。
自2016年谷歌提出联邦学习以来，该技术受到了广泛关注和研究。
图书馆的用户行为分析与数据挖掘
图书馆的用户行为分析与数据挖掘近年来，随着科技的不断进步与发展，图书馆已经不再是传统的书籍借阅场所，而成为了一个信息资源中心。
在这个数字化的时代，图书馆的用户行为分析与数据挖掘变得至关重要。
通过对用户行为的深入分析，图书馆能够更好地满足用户需求，提供更个性化的服务。
一、用户行为分析的意义与目的用户行为分析是一种通过研究用户在图书馆平台上的行为来了解用户需求和习惯的方法。
通过分析用户行为，图书馆可以从多个维度收集用户数据，包括用户借阅记录、查询记录、阅读时间、关注书目等等。
这些数据可以帮助图书馆更好地了解用户行为，从而制定相关策略和服务改进方案。
用户行为分析的目的主要有以下几个方面：1.了解用户需求：通过分析用户的借阅和查询记录，可以了解用户对哪些主题或领域感兴趣，从而为用户提供更加个性化的服务。
2.改善馆藏建设：通过分析用户的借阅数据，可以了解哪些书籍受欢迎，哪些书籍相对冷门，从而指导馆藏的维护与更新。
3.提供个性化推荐：通过分析用户的阅读历史和喜好，可以推荐相关主题或类似书籍给用户，提升用户的阅读体验。
4.优化服务布局：通过用户行为分析，可以了解某个时间段用户的借阅峰值以及借阅主题，从而合理安排馆内人员和资源。
二、数据挖掘在用户行为分析中的应用数据挖掘是一种通过从大量数据中发现有用信息的技术与方法。
在图书馆的用户行为分析中，数据挖掘起到了重要的作用。
1.关联分析：关联分析是一种分析用户借阅和查询记录中的联系的方法。
通过分析用户行为数据，可以找到不同书籍之间的关联性，比如哪些用户喜欢借阅同类型的书籍，从而提供类似书籍的推荐服务。
2.聚类分析：聚类分析是一种将相似的用户归类进行比较的方法。
通过分析用户行为数据，可以将用户划分为不同的群组，从而了解不同群组的借阅行为和兴趣偏好。
3.预测模型：通过建立用户行为的预测模型，可以预测用户未来的借阅和查询行为。
这样，图书馆可以提前准备相关的资源，满足用户的需求。
数据隐私保护的差分隐私方法
数据隐私保护的差分隐私方法随着大数据时代的到来，个人隐私保护问题变得越来越重要。
在大规模数据收集和分析背景下，保护个人隐私已成为一项紧迫而严峻的挑战。
差分隐私方法作为一种可行的解决方案，已经受到了广泛的关注和应用。
本文将重点介绍差分隐私方法，探讨其在数据隐私保护中的应用和局限性。
差分隐私是一种强力的隐私保护方法，它通过在数据发布过程中引入噪声，使得攻击者无法确定特定个体的隐私信息。
这种方法与传统的隐私保护方法相比具有许多优势。
首先，差分隐私强调对个体隐私的保护，而不仅仅是对敏感数据的保护。
其次，差分隐私方法采用了一种统一的量化隐私保护级别的度量标准，可以更加准确地评估和控制隐私泄露的风险。
最重要的是，差分隐私可以在数据发布过程中提供一定的理论保证，确保数据对攻击者的隐私攻击具有足够的抵抗力。
差分隐私方法有多种实现方式，其中最常见的是添加随机噪声。
在差分隐私方法中，噪声的引入是保护隐私的关键。
通过在数据中引入噪声，可以有效地控制隐私泄露的风险。
具体而言，差分隐私方法可以分为局部差分隐私和全局差分隐私。
局部差分隐私是指在数据发布过程中为每个个体添加一定量的噪声，从而保护其个人隐私。
全局差分隐私则是在数据发布过程中为整个数据集添加噪声，以保护数据集的隐私。
差分隐私方法的核心思想是通过添加噪声来模糊原始数据，从而保护个体隐私。
然而，差分隐私方法也存在一些局限性。
首先是隐私保护与数据可用性之间的权衡。
由于噪声的引入，差分隐私方法往往会降低数据的可用性和精确性。
在某些情况下，为了保护隐私，必须对数据进行过度的去标识化和扰动，使得数据在实际应用中的效用下降。
其次，差分隐私方法对于特定个体的隐私保护效果可能有限。
虽然差分隐私可以保护整体数据集的隐私，但对于少数个体而言可能无法提供足够的保护。
尽管差分隐私方法存在一些局限性，但它仍然是当前隐私保护领域广泛使用的方法之一。
许多研究人员和数据处理机构已经采用了差分隐私方法，来保护用户的个人隐私。