MapReduce框架下支持差分隐私保护的k-means聚类方法

发布时间：2017-12-25 06:10

  本文关键词：MapReduce框架下支持差分隐私保护的k-means聚类方法　出处：《通信学报》2016年02期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 数据挖掘 k-均值聚类 Map Reduce 差分隐私保护 Laplace机制

【摘要】：针对传统隐私保护方法无法应对任意背景知识下恶意分析的问题,提出了分布式环境下满足差分隐私的k-means算法。该算法利用Map Reduce计算框架,由主任务控制k-means迭代执行;指派Mapper分任务独立并行计算各数据片中每条记录与聚类中心的距离并标记其属于的聚类;指派Reducer分任务计算同一聚类中的记录数量num和属性向量之和sum,并利用Laplace机制产生的噪声扰动num和sum,进而实现隐私保护。根据差分隐私的组合特性,从理论角度证明整个算法满足ε-差分隐私保护。实验结果证明了该方法在提高隐私性和时效性的情况下,保证了较好的可用性。
【作者单位】： 海军工程大学信息安全系;解放军61062部队;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61100042) 总后军内科研基金资助项目(No.AWS14R013)~~
【分类号】：TP311.13;TP309
【正文快照】： 1引言数据挖掘作为信息获取的一种重要方法,可以从体量巨大、快速更新、类型多样、价值量大的大数据中挖掘出有用的信息。聚类分析是一种典型的非指导学习数据挖掘方法,主要思想是将数据分为若干类,使各聚类中的数据差别最小、聚类之间的数据差别最大,该方法在网络入侵异常检

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本文编号：1331656