隐私保护数据挖掘算法综述  

A Survey of Privacy Preserving Data Mining Algorithms

作　　者：陈晓明[1] 李军怀[1] 彭军[2] 刘海玲[2] 张璟[1] 

机构地区：[1]西安理工大学计算机科学与工程学院,西安710048 [2]重庆科技学院电子信息工程学院,重庆400050

出　　处：《计算机科学》2007年第6期183-186,199,共5页Computer Science

基　　金：863项目资助(编号:2002AA414060);2005年陕西省自然科学基金资助(编号:2005F05)。

摘　　要：如何保护私有信息或敏感知识在挖掘过程中不被泄露,同时能得到较为准确的挖掘结果,目前已经成为数据挖掘研究中的一个很有意义的研究课题。本文通过对当前隐私保护数据挖掘中具有代表性的算法按照数据分布对其中的数据更改方法、数据挖掘算法、数据或规则隐藏等进行了详细阐述,并对各自的优缺点进行了分析和比较,总结出了各种算法的特性。此外,通过对比提出了隐私保护数据挖掘算法的评价标准,即保密性、规则效能、算法复杂性、扩展性,以便在今后的研究中提出新的有效算法。There has been a meaningful research problem that how to protect privacy or sensitive information from leaking during data mining process, meanwhileobtain accurate result. This paper summarizes the features of privacy preserving data mining algorithms by analyzing and comparing some representative ones which include data distribution, data modification, data mining algorithms and data or rules hiding in the light of data distribution. Furthermore according to the comparison, some evaluation standards are brought forward to develop new effective algorithms for future research, such as secrecy, rules efficiency, complexity of the algorithm, expandability.

关 键 词：数据挖掘 隐私保护算法 数据分布 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]