同态加密隐私保护数据挖掘方法综述  

Survey of privacy preserving data mining methods based on homomorphic encryption

作　　者：钱萍[1,2] 吴蒙[3] 

机构地区：[1]南京邮电大学计算机学院,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 [3]南京邮电大学通信与信息工程学院,南京210003

出　　处：《计算机应用研究》2011年第5期1614-1617,1622,共5页Application Research of Computers

基　　金：国家"973"计划重点资助项目(2011CB302903)

摘　　要：近年来国内外学者对隐私保护数据挖掘(privacy-preserving data mining,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。In recent years,researchers at home and abroad have done much work on privacy-preserving data mining（PPDM）,so summarizing the research results timely can make research directions clear.This paper surveyed the general PPDM methods based on homomorphic encryption and analyzed their theories and characteristics.Finally,discussed future research directions on PPDM.

关 键 词：隐私保护 数据挖掘 同态加密 安全多方计算 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]