隐私保护聚类

Hadoop 安全机制保障了大数据平台数据隐私与安全，有效防御外部攻击和内部威胁。

针对序列模式挖掘中的隐私保护问题，研究人员提出了名为CLDSA（当前最少序列删除算法）的创新算法。 该算法通过对候选序列进行加权，并在删除过程中动态更新权重，以贪心算法获得局部最优解，从而最大限度地减少对原始数据库的修改。 实验结果验证了CLDSA算法在隐藏敏感序列方面优于现有方法，实现了更有效的隐私保护。

随着移动互联网、物联网等技术的蓬勃发展，个人隐私数据面临着前所未有的侵犯风险。隐私保护数据挖掘成为数据挖掘领域的热点，研究者们针对移动端、分布式系统、高维数据和时空数据等场景下隐私保护问题，提出了多种方法和算法，取得了丰硕的成果。

永远在线时代：隐私衡量与保护 数据挖掘在互联时代得到了极大的加强，从互联网到物联网 (IoT)，用户通过电视、智能手机、可穿戴设备和计算机化的个人助理等各种方式连接到互联网。许多设备以“永远在线”模式运行，不断接收和传输数据，物联网设备的增加使用可能导致社会进入“永远在线”时代，个人数据不断被收集。 当前的隐私监管方法本质上是部门性的，仅在特定背景下保护隐私，并且仅针对特定的行业或群体，因此个人隐私面临巨大风险。然而，严格的隐私监管可能会对数据效用产生负面影响，尤其是在技术发展和创新方面。 数据效用和隐私保护之间的权衡需要新的解决方案，而差异隐私方法可能会有很大帮助。该方法建议在被视为敏感的数据中添加“噪声”，具体取决于数据敏感的可能性。换句话说，使用计算解决方案结合衡量数据敏感概率的公式，隐私可以在“永远在线”时代得到更好的保护。 物联网服务提供商可以结合法律和计算方法来优化数据效用和隐私之间的平衡。部门方法下的隐私保护及其价值需要被评估。技术变革如何塑造行业监管，物联网设备如何影响隐私，以及新监管机制应对“永远在线”时代挑战的潜在适用性都需要被探讨。 针对当前监管框架在保护个人隐私方面的局限性，技术可以作为一种解决方案。依赖于差异隐私的新计算模型和私有核心集等现代技术可以被使用。在用户端的数据中引入“噪声”可以保护个人隐私，同时使服务提供商能够利用数据。 核心内容 探讨“永远在线”时代数据挖掘带来的隐私挑战。 分析现有部门性隐私监管方法的不足。 提出基于差异隐私和“噪声”添加的技术解决方案。 探讨法律和计算方法结合，平衡数据效用和隐私保护。

针对传统隐私保护方法无法应对任意背景知识下恶意分析的问题，本研究提出了在分布式环境中使用MapReduce计算框架实现的差分隐私保护k-means算法。该方法由主任务控制k-means迭代执行；Mapper分任务独立并行计算数据片中记录与聚类中心的距离，并标记其所属聚类；Reducer分任务计算同一聚类中的记录数量和属性向量之和，并利用Laplace机制生成的噪声扰动数据，实现隐私保护。理论证明该算法满足ε差分隐私保护的组合特性。实验结果显示，在提升隐私性和时效性的同时，保证了算法的可用性。

随着大数据时代的到来，个人信息加工方式的转变加剧了隐私侵权问题。文章结合大数据环境下个人隐私安全存在的问题，梳理了问题成因，并提出了从技术、政策和法律等角度进行大数据时代个人隐私保护的可行性建议。

本章介绍了本书的内容和各章节的概述。首先，指出了数据挖掘和分析在信息社会中的必要性及其潜在影响。特别是在处理数据挖掘算法中如何整合法律和道德规范以防止歧视方面，提出了技术和非技术解决方案。本章最后概述了本书的结构，包括数据挖掘和分析的应用机会、潜在的歧视和隐私问题、法律、规范和市场应用中的实际解决方案。

聚类分析中的分割聚类技术 数据挖掘算法中的一种聚类方法

该研究深入探讨了数据挖掘中的聚类算法，全面比较了各种算法的优点和局限性。

探索聚类算法以有效提取 Web 数据洞察力。