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题名抗恶意敌手的保密关联挖掘方案
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作者
刘新
徐阳
李宝山
弓彦章
罗丹
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
北京邮电大学网络空间安全学院
包头市纪委监委信息网络技术中心
天津仁爱学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第11期3258-3265,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62271070、72293583、61962009)
内蒙古自然科学基金项目(2021MS06006)
+9 种基金
2023年内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持基金项目(NJYT23106)
内蒙古纪检监察大数据实验室开放项目基金项目(IMDBD2020020)
2022年度中央引导地方科技发展资金基金项目(2022ZY0024)
2022年内蒙古自治区直属高校基本科研业务费基金项目(20220101)
2022年度“西部之光”人才培养计划“西部青年学者”基金项目
内蒙古自治区教育科学“十四五”规划课题基金项目(NGJGH2021167)
2022年内蒙古自治区研究生教育教学改革基金项目(20220213)
2022年教育部中西部青年骨干教师国内访问学者基金项目(2022015)
2023年网络与交换技术国家重点实验室开放课题基金项目
包头市昆都仑区科技计划基金项目(YF2020013)。
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文摘
为防止在数据挖掘中泄漏隐私数据,利用安全多方计算在数据挖掘中对隐私数据进行保密计算,得到正确结果,保证隐私数据的安全。大多数的安全多方计算模型是半诚实模型,而在现实生活中难免存在恶意行为,分析现有保密关联挖掘方案中可能存在的恶意行为,基于零知识证明和分割-选择等方法,设计抗恶意敌手的保密关联挖掘方案。通过与现有方案对比,验证了协议可有效避免或发现恶意行为,具有较高的安全性和实用性。
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关键词
隐私保护
关联挖掘
频繁项集
安全多方计算
恶意模型
零知识证明
分割-选择
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Keywords
privacy protection
association mining
frequent itemsets
secure multi-party computation
malicious model
zero-knowledge proof
cut-choose method
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分类号
TP309.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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