2、隐私保护数据挖掘：技术与挑战

隐私保护数据挖掘：技术与挑战

1. 隐私保护数据挖掘概述

随着数据存储能力的提升，隐私保护数据挖掘的重要性日益凸显。近年来，数据挖掘算法不断发展，能够更深入地挖掘个人数据信息，这引发了人们对隐私保护的担忧。隐私保护数据挖掘领域因此受到广泛关注，不同社区如数据库、统计披露控制和密码学社区都在积极研究相关技术。

隐私保护数据挖掘的关键方向主要包括以下几个方面：
- 隐私保护数据发布 ：研究与隐私相关的各种数据转换方法，如随机化、k - 匿名性和 l - 多样性等。同时，还需考虑如何将扰动后的数据与经典数据挖掘方法结合使用，以及确定既能保护隐私又能保持数据实用性的方法。
- 改变数据挖掘应用结果以保护隐私 ：数据挖掘应用（如关联规则或分类规则挖掘）的结果可能会泄露数据隐私。因此，需要对数据挖掘算法的结果进行修改，例如采用关联规则隐藏方法，抑制部分关联规则以保护隐私。
- 查询审计 ：类似于修改数据挖掘算法结果，查询审计主要是对查询结果进行修改或限制。可以通过对查询输出添加噪声或拒绝部分查询来防止隐私泄露。
- 分布式隐私的密码学方法 ：当数据分布在多个站点时，数据所有者可能希望在不泄露敏感信息的情况下计算共同函数。这时，可以使用各种密码学协议来实现安全的函数计算。
- 高维数据的理论挑战 ：实际数据集通常具有高维度，这使得隐私保护在计算和效果上都面临巨大困难。例如，最优 k - 匿名化是 NP 难问题，并且随着数据维度的增加，k - 匿名性技术的效果会逐渐降低。