面向SVM的隐私保护方法研究进展

发布时间：2018-11-15 17:46

【摘要】：针对未来应用SVM进行数据挖掘所面临的信息安全问题,对隐私保护支持向量机分类规则挖掘方法进行研究,以提高支持向量机进行分类时的数据安全性,同时获得有效结果.分析了支持向量机分类方法的特点和可能面临的安全威胁;对国内外相关研究成果进行了归纳和梳理;重点从数据干扰和数据加密2个角度,给出了支持向量机隐私保护技术的最新研究进展;归纳出目前研究存在的问题和未来研究的趋势.指出了支持向量机隐私保护的研究方向:分布式环境下局部分类器融合隐私保护策略、更高效率的全同态加密方案、保护SVM分类规则的方案以及适用于大数据挖掘的隐私保护SVM技术.
[Abstract]:Aiming at the problem of information security in the future data mining with SVM, this paper studies the method of privacy protection support vector machine classification rule mining, in order to improve the data security of support vector machine classification, and obtain effective results at the same time. The characteristics of SVM classification method and the possible security threats are analyzed, and the related research results at home and abroad are summarized and sorted out. The latest research progress of support vector machine privacy protection technology is presented from two aspects of data interference and data encryption, and the existing problems and future research trends are summarized. The research direction of support vector machine privacy protection is pointed out: local classifier fusion privacy protection strategy in distributed environment, a more efficient full homomorphic encryption scheme. The scheme of protecting SVM classification rules and the privacy protection SVM technology suitable for big data mining.
【作者单位】： 江苏大学计算机科学与通信工程学院;江苏大学信息化中心;镇江市水利局;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271117) 江苏省六大人才高峰项目(2013-WLW-005) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20150531) 江苏省高校研究生科研创新计划项目(1291170028)
【分类号】：TP309

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本文编号：2334002