基于数据发布的隐私保护模型研究

随着网络的广泛应用，数据发布成为各领域发布数据、获取数据的一个重要手段。随着知识发现与机器学习在诸多领域的深度应用和广度拓展，隐私保护数据挖掘已经成为知识发现领域的一个核心问题，基于数据发布的隐私保护数据挖掘已经成为涉及到每个国家、每位公民的首要问题。本书基于安全多方和加密技术，设计出了全新的完全同态加密算法，并在此基础上提出FHE-DK-MEANS模型和FHE-DBIRCH模型。理论证明和实验表明完全同态加密算法在水平分布式数据库的数据挖掘中可以完全的保护隐私数据。针对数据发布中个性化隐私保护需求增加的问题，提出了个性化-多样-匿名模型，实验表明该模型可以在数据发布的同时满足敏感属性的个性化隐私保护要求。

这是一本深度探索数据挖掘与隐私保护的著作，详细解析了数据挖掘和隐私保护的多个方面，包括KDTICM理论、隐私保护、数据挖掘、数据发布技术等。书中以安全多方计算技术、数据匿名化技术、数据扰动技术等为核心，构建了一系列的隐私保护数据挖掘模型，如聚类隐私保护挖掘模型、个性化匿名隐私保护模型、面向有损连接的隐私保护模型等。 书中首先对隐私保护数据挖掘的研究方向进行了系统的梳理，包括数据扰动技术、匿名化技术和安全多方计算技术等。接着，深入探讨了本书的研究背景，包括KDTICM理论、隐私保护、数据挖掘以及数据发布技术等。此外，书中还详细阐述了聚类分析的重要性，并分析了个性化匿名隐私保护模型研究现状。 书中还详细分析了匿名化技术的应用及其局限性，以及 (α[s], k)-匿名有损分解模型思想。此外，书中还概述了研究内容，包括聚类隐私保护挖掘算法、个性化匿名模型和面向有损连接的隐私保护算法等。 在结论与展望部分，书中概述了研究内容，包括聚类隐私保护挖掘算法、个性化匿名模型和面向有损连接的隐私保护算法等。此外，书中还提出了未来研究方向，包括进一步研究垂直分布式聚类数据挖掘算法中的隐私保护问题，进一