3、AI与数据挖掘在安全框架中的应用

AI与数据挖掘在安全框架中的应用

1. 数据隐私保护技术

在数据处理过程中，为了保护数据隐私，有多种技术可供使用。
- 数据聚合（Data Aggregation） ：该技术将来自不同来源的数据组合在一起，以方便进行数据分析。然而，这也可能使攻击者推断出个人和私有级别的数据，并识别资源。当提取的数据能让数据挖掘者识别特定个人时，数据挖掘者的隐私就受到了严重威胁。为了防止这种情况，可在聚合过程后立即对数据进行匿名化处理，但匿名化数据集仍可能包含足够用于识别个人的信息。
- 数据交换（Data Swapping） ：此过程用于交换不同记录中的值，以保护数据隐私。它允许在不破坏数据低阶总和的情况下，精确地进行聚合计算，从而保留数据隐私。不过，k - 匿名性可与该技术以及其他方法结合，可能会违反模型的隐私定义。
- 噪声添加/扰动（Noise Addition/Perturbation） ：为了使查询达到最高精度，并减少记录被识别的可能性，可通过添加受控噪声来实现。以下是一些常用的噪声添加技术：
1. 并行组合（Parallel Composition）
2. 拉普拉斯机制（Laplace Mechanism）
3. 顺序组合（Sequential Composition）

2. 数据挖掘技术在分类和检测中的作用

恶意软件是一类会自我复制并从一台计算机传播到另一台计算机的程序，包括广告软件、蠕虫、特洛