PRIVACY-PRESERVING DATA MINING model and algorithms

资 源 简 介

PRIVACY-PRESERVING DATA MINING model and algorithms

详 情 说 明

隐私保护数据挖掘（Privacy-Preserving Data Mining, PPDM）模型与算法旨在解决数据共享与分析过程中的信息泄露问题。其核心矛盾在于：如何在挖掘数据价值的同时，防止敏感信息被反向推断。目前主流技术路线可分为三类：

数据扰动技术 通过添加噪声或泛化原始数据（如k-匿名化、l-多样性），使个体记录无法被准确识别。差分隐私是典型代表，通过数学证明的噪声机制确保查询结果不暴露个体贡献。

加密计算方案 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完成联合计算。例如，多方可在不公开本地数据的前提下协同构建决策树模型。

分布式隐私保护 结合联邦学习架构，各参与方仅上传模型参数而非原始数据。通过梯度掩码、参数混淆等方法防止中间结果泄露隐私。

算法设计需权衡三个维度：隐私保护强度（如可证明的隐私预算）、数据效用损失（模型准确性）以及计算开销。当前挑战在于处理高维数据时保持效用，以及开发更高效的加密计算协议。