CART(Classification And Regression Tree,分类回归树)是一种准确率和效率都较高的数据挖掘算法,它支持离散型和连续型的数据分类,但无法适用于对加密的隐私云数据进行分类.因此提出PPCART(Privacy-preserving CART,隐私保护的分类回归...CART(Classification And Regression Tree,分类回归树)是一种准确率和效率都较高的数据挖掘算法,它支持离散型和连续型的数据分类,但无法适用于对加密的隐私云数据进行分类.因此提出PPCART(Privacy-preserving CART,隐私保护的分类回归树),该算法利用同态加密特性对CART算法做了相应的改善,使之在保持CART原有准确率和相对较好执行效率的情况下能分类加密云数据,避免了在半诚实模型下的分类过程中真实数据的泄露.经过安全分析和实验测试表明,PPCART可显著提高传统CART算法的安全性,且具有接近于它的执行时间.展开更多
文摘CART(Classification And Regression Tree,分类回归树)是一种准确率和效率都较高的数据挖掘算法,它支持离散型和连续型的数据分类,但无法适用于对加密的隐私云数据进行分类.因此提出PPCART(Privacy-preserving CART,隐私保护的分类回归树),该算法利用同态加密特性对CART算法做了相应的改善,使之在保持CART原有准确率和相对较好执行效率的情况下能分类加密云数据,避免了在半诚实模型下的分类过程中真实数据的泄露.经过安全分析和实验测试表明,PPCART可显著提高传统CART算法的安全性,且具有接近于它的执行时间.