数据挖掘隐私保护综述  

A Survey of Privacy Preserving Data Mining

作　　者：李詹宇[1] 朱建明[1] 

机构地区：[1]中央财经大学信息学院,北京100081

出　　处：《信息安全与技术》2012年第9期47-51,共5页

基　　金：国家自然科学基金项目(60970143);教育部科学技术研究重点项目(109016);北京市自然科学基金项目(4112053);中央财经大学科研创新团队支持计划资助

摘　　要：随着社会信息化和电子商务与电子政务的不断发展,数据成为社会的重要资源,数据挖掘技术的应用逐渐深入。与此同时,隐私保护方面的问题已经成为数据挖掘研究的热点问题之一。本文介绍了数据挖掘隐私保护的发展现状,阐述了相关的概念、特征、分类和研究成果,并从数据扰动和多方安全计算两个方面介绍了数据挖掘隐私保护的相关技术,提出了未来的研究方向。With the development of E-commerce and E-govemment, and deepening use of the data mining technology, the problem of privacy preservation becomes one of the key factors in data mining. In this dissertation, we briefly introduce the history and current situation of Privacy Preserving Data Mining （PPDM）. Some basic concepts, characters, classifications and research results related to PPDM are presented. In addition, we exhibit PPDM technology in data perturbation and secure multi-party computation respectively, pointing out the research area in the future.

关 键 词：隐私保护 数据挖掘 数据扰动 多方安全计算 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]