[发明专利]基于多方集合求交集的垂直分区数据PPARM方法

说明书

本发明公开了一种基于多方集合求交集的垂直分区数据PPARM方法，主要解决现有技术通信量代价大、隐私保护不足的技术问题。其方案包括：1)发送方对数据进行预处理；2)协议一执行阶段：首先，发送方加密随机矩阵，接收方利用同态加密算法计算加密中间值；然后，发送方利用散列函数的抗碰撞性进行结果验证；最后，接收方解密，得到支持度；3)协议二执行阶段：此阶段与协议一的区别在于将验证结果先进行盲化处理，以掩盖真实支持度，最后进行安全比较。本发明能够实现随着参与站点的增多，在达到隐私级别一时，具有较小的通信轮数，并在达到隐私级别二时，无需引入完全可信的第三方服务器；从而有效降低通信代价、提高信息私密性。

技术领域

本发明属于电子技术领域，进一步涉及集合求交集技术，具体为一种基于多方集合求交集的垂直分区数据隐私保护关联规则挖掘PPARM方法。可用于在垂直分区上通过对各个站点的信息进行加密，实现对站点信息的隐私保护。

背景技术

随着数据采集和存储技术的迅速发展，以及数据生成与传播便捷性的提升，致使数据爆炸性增长，最终形成了当前的大数据时代。在商业和工业、科学和工程、以及政府和个人等各个社会领域，通过对这些数据集进行可行的深入分析，从而做出决策，已经变得越来越重要。然而，数据的数量、多样性以及收集和处理的速度对于人类来说都太大了，无法进行独立分析。因此,数据挖掘DM作为一种将传统的数据分析方法与用于处理大量数据的复杂算法相结合的技术，也变得越来越流行，并被广泛的应用于一些应用程序中，例如超市预测、天气预报、网络流量管理、电子医疗系统、风险管理、入侵检测等。

关联规则挖掘ARM是最常用的数据挖掘算法之一，主要目的是提取频繁项目组合的规则，并从中推断出有价值的结果。ARM经常被用于简化销售、优化电子商务广告、减轻软件开发障碍等诸多应用程序。近年来，不同领域的组织或者机构被要求进行合作来创造出新的价值。在数据合并和挖掘阶段，很容易暴露各个参与方的机密信息，如果这些信息被不法分子利用，可能会造成严重的商业信息泄露或者社会不良影响。如何在保护参与方数据的隐私性前提下，安全的进行关联规则挖掘这一问题，逐渐成为人们关注的重点。因此，隐私保护关联规则挖掘PPARM的概念被人们提出来，并且吸引越来越多的人参与研究。

目前，基于分布式数据环境下的隐私保护关联规则挖掘PPARM主要分为两类：1)基于加密的方法，这种方法多应用于外包云服务器的场景中。2)基于安全多方计算的方法，这种方法旨在通过联合数据库的协作，挖掘出全局关联规则而不向其他参与方透漏自己的数据。