Cerebration of Privacy Preserving Data Mining

资 源 简 介

Cerebration of Privacy Preserving Data Mining

详 情 说 明

隐私保护数据挖掘（PPDM）是数据科学领域的关键研究方向，旨在解决数据价值挖掘与用户隐私之间的矛盾。其核心思路是通过技术手段对原始数据或挖掘过程进行处理，使分析结果既能保持实用性，又能防止敏感信息泄露。

主流技术分为三大方向： 数据匿名化：如k-匿名、l-多样性等模型，通过泛化或抑制技术降低数据粒度，确保单个记录无法被唯一识别。 加密计算：采用同态加密、安全多方计算（SMPC）等技术，使数据在加密状态下仍可进行运算。 分布式隐私保护：通过差分隐私等方法，在数据聚合或共享时添加可控噪声， mathematically保证隐私边界。

当前挑战包括算法效率与隐私强度的平衡，以及跨领域合规性要求。随着GDPR等法规的普及，PPDM正从纯技术层面向“隐私工程”体系演进，成为大数据基础设施的必备组件。