隐私保护数据挖掘研究进展

资 源 简 介

隐私保护数据挖掘研究进展

详 情 说 明

随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在带来商业价值和社会效益的同时，也面临着严峻的隐私泄露风险。隐私保护数据挖掘（PPDM）作为解决这一矛盾的关键技术，近年来在算法创新和应用落地层面均取得显著突破。

在核心技术方面，差分隐私通过数学方法严格量化隐私泄露风险，已成为行业金标准。其核心思想是在查询结果中注入可控噪声，确保外部攻击者无法推断个体信息。同态加密则支持直接在密文上进行计算，实现了"数据可用不可见"的理想状态，特别适合云计算环境下的隐私保护需求。

分布式学习架构的兴起为PPDM提供了新思路。联邦学习通过"数据不动模型动"的协作模式，允许各方在本地数据上训练模型并仅交换参数更新，大幅降低了原始数据暴露的风险。Google已将该技术成功应用于手机输入法预测场景。

当前研究热点集中在三方面：如何平衡隐私保护强度与模型效用、设计更高效的多方安全计算协议、开发面向非结构化数据的保护方法。随着《通用数据保护条例》等法规的落地，隐私保护数据挖掘技术将逐步从学术研究走向规模化应用。