基于同态加密技术的隐私保护数据挖掘方法综述

同态加密隐私保护数据挖掘方法综述 同态加密隐私保护数据挖掘（Privacy-Preserving Data Mining，PPDM）是指在保护数据隐私的同时进行数据挖掘的过程。近年来，国内外学者对PPDM进行了大量研究，取得了很多成果。为了明确研究方向，总结现有的基于同态加密技术的算法是一件重要的工作。 本文对PPDM的研究进行了总结，从分类挖掘、关联规则挖掘、聚类挖掘和安全多方计算等几个方面，总结了现有的基于同态加密技术的算法，分析了其基本原理和特点，并在此基础上指出了PPDM技术今后发展的方向。 同态加密是指使用加密技术来保护数据隐私的一种方法。同态加密可以使得数据所有者能够控制数据的使用方式，同时也能够保护数据的隐私。同态加密技术可以应用于各种数据挖掘算法中，例如分类挖掘、关联规则挖掘、聚类挖掘等。 在PPDM中，安全多方计算是指多个参与方共同进行数据挖掘的过程中，保护数据隐私的技术。安全多方计算可以使得多个参与方能够安全地共享数据，从而实现数据挖掘的目的。 分类挖掘是指对数据进行分类的过程。分类挖掘可以使用同态加密技术来保护数据隐私。在分类挖掘中，可以使用同态加密算法来对数据进行加密，然后对加密后的数据进行分类。 关联规则挖掘是指发现数据之间的关联规则的过程。关联规则挖掘可以使用同态加密技术来保护数据隐私。在关联规则挖掘中，可以使用同态加密算法来对数据进行加密，然后对加密后的数据进行关联规则挖掘。 聚类挖掘是指对数据进行聚类的过程。聚类挖掘可以使用同态加密技术来保护数据隐私。在聚类挖掘中，可以使用同态加密算法来对数据进行加密，然后对加密后的数据进行聚类。 同态加密隐私保护数据挖掘方法综述是指使用同态加密技术来保护数据隐私的同时进行数据挖掘的过程。该方法可以应用于各种数据挖掘算法中，以保护数据隐私。 本文的贡献在于总结了PPDM的研究成果，分析了同态加密技术在PPDM中的应用，并指出了PPDM技术今后发展的方向。该文对PPDM的研究具有重要的参考价值。