针对当前方法匿名化隐私保护效果差,导致出现隐私数据损失度大、数据可用性低的问题,提出基于动态数据挖掘的匿名化隐私保护方法.根据密码方案求解隐私数据的密文,并将其发送给数据挖掘的第三方,利用数据样本集和原始数据等条件构建隐私保护模型,在此基础上,通过数据特征来获取隐私数据的公钥和主密钥,得到隐私保护结构,根据隐私保护结构的根节点计算匿名用户的密钥,来达到系统初始化的目的:从密钥空间中选取一个数来当作密钥链的主密钥,从中得到存储密文,采用当前加密的密钥构成密钥链来存储隐私数据,并分析隐私数据的访问情况,利用拉格朗日系数计算匿名化隐私数据的加密密钥,得到隐私数据的临时密文,最终实现了匿名化隐私的保护.实验结果表明,提出方法在保护匿名化隐私对隐私数据加密时,加密时间较短,且隐私数据的损失度低、数据可用性高,具有较好的隐私保护效果.
动态数据挖掘 匿名化 隐私 保护