针对经典聚类方法无法应对任意背景知识下恶意攻击者在海量数据挖掘过程中的恶意攻击问题,结合差分隐私保护机制,提出一种适用于Spark内存计算框架下满足差分隐私保护的聚类算法,并从理论上证明了改进算法满足在Spark并行计算框架下的ε-差分隐私。实验结果表明,改进算法在保证聚类结果可用性前提下,具有良好的隐私保护性和满意的运行效率,在海量数据聚类分析的隐私保护挖掘中,具有很好的应用前景和价值。
Spark-Driven Differentially Private Clustering Algorithm
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在数据准备和属性选择阶段,需要对数据进行清洗、转换,并从中选择对聚类分析有意义的属性。例如,通过标准化处理大型特征,可以减少偏见。特征选择是将选定的特征存储在向量中,以便用作相似度或差异度的度量。特征向量可以包含连续值或二进制值,例如在某些情况下,品牌、类型、尺寸范围、宽度、重量和价格可以构成特征向
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