【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及密码学，尤其涉及一种基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘方法和系统。
技术介绍
1、随着人工智能的蓬勃发展，数据挖掘作为人工智能的基础技术，近年来引起了学术界和工业界的广泛关注。数据挖掘技术被广泛用于从大量数据中发现潜在的有价值的模式，用于各种应用，如医疗诊断，语音识别和个性化推荐系统。在海量数据场景中，需要挖掘的海量数据通常分布在多个机构中。在海量数据场景中，待挖掘的数据往往分布在多个组织中，多源数据挖掘可以将这些从多个来源收集的海量数据进行聚合，为各种决策产生更准确和可靠的模式。例如，多个医疗机构汇总患者的医疗记录，以协同分析疾病，从而可以为患者做出更好的临床诊断。因此，多源数据挖掘在各种海量数据应用中发挥着重要作用。然而，多数据库数据挖掘中的数据安全性已经引起了人们的严重关注。特别是在多数据场景下，由于企业竞争优势、用户隐私问题、法律的合规性等原因，多个机构不愿共享其敏感但有价值的数据。另一方面，机构也希望将他们的私有数据集与其他数据集聚合，以便他们可以为业务决策提供更准确和可靠的挖掘结果。因此，如何在不泄露私有数据集...
【技术保护点】
1.一种基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤一具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘方法，其特征在于，所述根据唯一标识将私有数据集拆分为多个秘密份额，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤二中的初步计算包括距离计算或相似性计算。
5.根据权利要求1所述的一种基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘方法，其特征在于，所述安...
【技术特征摘要】
1.一种基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤一具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘方法，其特征在于，所述根据唯一标识将私有数据集拆分为多个秘密份额，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘方法，其特征在于，所述步骤二中的初步计算包括距离计算或相似性计算。
5.根据权利要求1所述的一种基于安全多方计算的隐私保护数据挖掘方法，其特征在于，所述安全多方计算中，按以下公式进行加法操作：
6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：殷红建，姜一鑫，张磊，郝银凤，牛亚坤，
申请(专利权)人：河南大学，
类型：发明
国别省市：
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