基于理性密码学的分布式隐私保护数据挖掘框架  

A distributed privacy-preserving data mining framework based on rational cryptography

作　　者：程小刚[1,2] 郭韧 周长利[1,2] CHENG Xiao-gang;GUO Ren;ZHOU Chang-li(College of Computer Science and Technology,Huaqiao University,Xiamen 361021;Xiamen Key Laboratory of Data Security and Blockchain Technology,Xiamen 361021;College of Business Administration,Huaqiao University,Quanzhou 362021,China)

机构地区：[1]华侨大学计算机科学与技术学院,福建厦门361021 [2]厦门市数据安全与区块链技术重点实验室,福建厦门361021 [3]华侨大学工商管理学院,福建泉州362021

出　　处：《计算机工程与科学》2022年第10期1781-1787,共7页Computer Engineering & Science

基　　金：福建省社会科学基金(FJ2021B163,FJ2020B044);国家自然科学基金(61802134);华侨大学中青年教师科技创新资助计划(ZQN-811)。

摘　　要：在数据挖掘的应用中,隐私保护非常重要。在数据中加上噪声可以在一定程度上保护用户的隐私,但会降低数据的准确性,进而影响数据挖掘结果的有效性。提出一种高效的基于理性密码学的分布式隐私保护数据挖掘框架,在此框架中每个参与方都被认为是理性的,而不像在经典密码学中简单地把每个参与方认为是恶意的或诚实的。基于此种假设和一个半可信的第三方,许多数据挖掘函数,如求和、求平均值、求积、比较、和求频繁项等,都可以在本框架下高效地实现。Privacy protection is an important issue in data mining.Adding noise to the data can protect the privacy to some extent.However,the accuracy of the result is reduced due to the noisy mask.This paper proposes an efficient distributed privacy preserving framework based on rational cryptography.In the framework,it is assumed that each party is rational,rather than malicious or honest,which is the usual setting in cryptography.Based on this assumption,we show that many data mining functions can be realized efficiently in a distributed way with a semi-honest third party.

关 键 词：理性密码学 数据挖掘 隐私保护 安全多方计算 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]