8、数据挖掘隐私保护与云计算负载均衡技术解析

数据挖掘隐私保护与云计算负载均衡技术解析

1. 数据挖掘隐私保护：多维噪声添加模型（MNAM）

1.1 背景与问题提出

数据挖掘在带来便利的同时，也引发了严重的隐私问题。现有的隐私保护数据挖掘技术，尤其是针对多维数据集的技术，存在显著的数据丢失和信息泄露问题。为解决这些问题，提出了多维噪声添加模型（MNAM）。

1.2 现有技术回顾

• K - 匿名技术 ：提出了用于维护隐私的泛化和抑制规则，确保发布的数据中存在 k 个相似记录的组。
• 微聚合技术 ：有多种实现方式，如通过个体排名方法进行微聚合，对每个维度的记录进行排序，建立 k 条记录的关联并使用组聚合替换。

1.3 MNAM 模型

1.3.1 模型原理

现有隐私保护方法引入的噪声会影响聚类识别。MNAM 通过以下公式和步骤解决该问题：
- 定义子空间的上下限：
- (upper(S_{sd}) = u_{dsd})
- (lower(S_{sd}) = l_{dsd})
- ((X’[i][j] < u_{dsd}) \land (X’[i][j] > l_{dsd}))
- 在多维数据集中集成随机噪声：(X[i][j] = X_{sn}[i][j] + random(P))

1.3.2 算法步骤

输入高维数据集 (H)、匿名化程度 (d)、噪声约束 (S)、(g’) 和 (l’)，具体步骤如下：