[发明专利]隐私保护聚类数据挖掘方法、电子设备、存储介质及系统

说明书

本发明提供隐私保护聚类数据挖掘方法，包括步骤：生成密钥，生成优质基、随机整数矩阵、公开参数，对优质基和随机整数矩阵进行初等变换，生成劣质基，将优质基作为私钥存储于本地，将劣质基作为公钥提交至云服务提供商；加密数据，通过公钥加密明文多维数据，生成密文，将密文和公开参数发送至云服务提供商；挖掘数据，云服务提供商调用密文中心点计算算法和密文距离计算算法对密文进行数据挖掘，返回数据挖掘结果；解密数据，采用公钥和私钥对数据挖掘结果进行解密，生成明文挖掘结果。本发明还涉及一种电子设备、存储介质、隐私保护聚类数据挖掘系统。本发明具有很高的安全性，有效保持了密文数据间距离的精确性。

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及隐私保护聚类数据挖掘方法、电子设备、存储介质及系统。

背景技术

随着云计算的发展和普及，用户越来越倾向于将数据存储到云上，租用云计算服务中心提供的丰富计算和存储资源，能够为用户提供更加高效、专业的数据分析服务。然而，云服务提供商往往并不完全可信，用户在享用云计算高效服务的同时，用户隐私数据也直接暴露给云服务中心，因此，数据隐私安全问题就成为用户使用云计算不得不考虑的首要问题。现有数据挖掘算法没有考虑云环境下云服务提供商不可信的情况，因此，急需一种能够在保证用户隐私的前提条件下提高挖掘结果准确性的隐私保护聚类数据挖掘方法。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供隐私保护聚类数据挖掘方法，解决了现有数据挖掘算法没有考虑云环境下云服务提供商不可信的情况，无法保证用户隐私的问题。

本发明提供隐私保护聚类数据挖掘方法，包括以下步骤：

生成密钥，生成优质基、随机整数矩阵、公开参数，对所述优质基和所述随机整数矩阵进行初等变换，生成劣质基，将所述优质基作为私钥存储于本地，将所述劣质基作为公钥提交至云服务提供商；

加密数据，通过所述公钥加密明文多维数据，生成密文，将所述密文和所述公开参数发送至所述云服务提供商；

挖掘数据，所述云服务提供商调用密文中心点计算算法和密文距离计算算法对所述密文进行数据挖掘，返回数据挖掘结果；

解密数据，采用所述公钥和所述私钥对所述数据挖掘结果进行解密，生成明文挖掘结果。

进一步地，所述步骤加密数据还包括通过同态加密对所述明文多维数据进行加密。

进一步地，所述步骤挖掘数据还包括所述云服务提供商根据所述密文计算密文数据点和聚类中心点的距离，比较所述密文数据点到所述聚类中心点的距离，将距离最近的密文数据点划分到对应的聚类中。

进一步地，所述步骤解密数据包括采用Babai算法计算最接近所述密文的最近向量，通过所述最近向量和所述公钥生成所述明文挖掘结果。

一种电子设备，包括：处理器；

存储器；以及程序，其中所述程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由处理器执行，所述程序包括用于执行上述隐私保护聚类数据挖掘方法。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行上述隐私保护聚类数据挖掘方法。

隐私保护聚类数据挖掘系统，包括：

生成密钥模块：用于生成优质基、随机整数矩阵、公开参数，对所述优质基和所述随机整数矩阵进行初等变换，生成劣质基，将所述优质基作为私钥存储于本地，将所述劣质基作为公钥提交至云服务提供商；

加密数据模块：用于通过所述公钥加密明文多维数据，生成密文，将所述密文和所述公开参数发送至所述云服务提供商；

挖掘数据模块：用于所述云服务提供商调用密文中心点计算算法和密文距离计算算法对所述密文进行数据挖掘，返回数据挖掘结果；