数据隐私

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基于隐私保护的数据挖掘(PPDM)的目标是在保护原始数据的情况下建立挖掘模型并得到理想的分析结果。该文从PPDM的总体需求出发，基于数据隐藏，将PPDM技术分为安全多方计算技术、匿名技术和数据转换技术

2023-11-18 4 数据隐私

研究水平分布数据集的隐私保护关联规则挖掘算法。针对现有算法需要多次扫描数据集的缺点，提出一种只须对数据集进行2次扫描、基于分布式FP-tree的隐私保护挖掘算法。该算法可以有效降低通信量，能在保证准确

2024-01-27 5 数据隐私

针对聚类分析中隐私数据保护的问题，提出一种基于离散余弦变换矩阵的隐私数据保护方法(DCBT)，对随机选择的k个属性向量实施变换，直到所有属性都至少被变换一次且变换的次数达到初始设置值，选取隐私保护度最

2024-01-31 6 数据隐私

针对多方分别拥有一部分数据记录，并想在不泄露自己隐私数据的情况下联合对各自的时序序列进行分割的问题，提出基于半可信第三方的隐私保护的时序规则分布挖掘方法。将联合计算时序规则各频度的问题转化成多方秘密比

2024-01-21 6 数据隐私

提出了一种基于空间域的相关性数据隐藏算法，并利用相关性原理能够在不参考原始载体的情况下对数字图像进行内容认证和密文提取，通过提取数字图像中的嵌入数据，为司法机关提供证据，实现数字取证。多

2024-03-15 10 数据隐私