隐私保护分类数据挖掘研究

资 源 简 介

隐私保护分类数据挖掘研究

详 情 说 明

随着数据价值的不断提升，隐私保护在数据挖掘中的重要性愈发凸显。如何在保证数据可用性的同时防止敏感信息泄露，成为当前研究的关键挑战。

核心问题在于平衡数据效用与隐私安全的矛盾。传统方法如数据脱敏通过匿名化或泛化处理原始数据，但可能因背景知识攻击导致隐私泄露。现代技术如差分隐私通过添加可控噪声，为输出结果提供严格的数学保护，但可能影响分类模型的准确性。

目前主流研究方向包括： 基于加密的数据挖掘 - 在密文状态下执行计算 分布式隐私保护 - 通过多方安全计算协作建模 生成对抗网络 - 合成具有统计特性但无真实隐私的数据

未来发展趋势将聚焦于轻量级算法设计、个性化隐私预算分配，以及与联邦学习等新兴范式的融合。