基于安全多方计算的隐私保持数据挖掘技术研究的综述报告随着数据挖掘技术的发展，越来越多的数据被收集，涉及到个人隐私的数据也随之增加。针对数据隐私保护的需求，安全多方计算（securemultipartycomputation，SMC）逐渐成为保护用户隐私的重要手段之一。本文将对基于SMC的隐私保持数据挖掘技术进行综述。一、安全多方计算基本概念安全多方计算是指在多方参与的计算中，不泄漏参与方任何信息的计算过程。常见的安全多方计算包括：秘密共享（SecretSharing）、安全多方运算（SecureMultipartyComputation）等。秘密共享主要通过将秘密分解成多个部分在参与方中分配存储，实现秘密的共享。根据分配的方式不同，秘密共享通常可以分为两类：Shamir's秘密共享和SecretSplitting。与秘密共享不同的是，安全多方运算主要通过在多方之间进行信息计算和传输来实现安全性。在安全多方运算中，每个用户都有自己的输入，但是运算结果仅在参与者之间共享，而不会被泄露给其他人。二、基于安全多方计算的隐私保持数据挖掘技术1、安全K-means算法K-means算法是一种聚类分析（ClusterAnalysis）算法，但是由于涉及到数据的计算和传输，可能会泄露用户的隐私信息。因此，安全K-means算法应运而生。安全K-means算法主要通过使用秘密共享技术来实现。具体来说，安全K-means算法的实现过程如下：（1）参与方将自己的数据进行随机加噪和秘密共享。（2）各参与方计算样本的距离并将结果传输给协调者。（3）协调者计算新的质心点并将结果返回给各参与方。（4）参与方检查质心点是否变化，如果变化就继续迭代。（5）最后的迭代结果通过秘密重构实现私密性和结果重构。这样，使用安全K-means算法来实现数据挖掘将不会泄露数据的隐私信息。2、差分隐私技术差分隐私技术是一种保护数据隐私的方法，主要通过在计算中添加噪声来保护用户的隐私。差分隐私技术主要包括：Laplace机制、指数机制等。（1）Laplace机制Laplace机制是差分隐私的一种方法，通过在计算结果中添加服从Laplace分布的噪声来达到保护数据隐私的目的。具体来说，如果算法输出的结果为f(x)，则Laplace机制可以通过以下公式来计算：f'(x)=f(x)+Laplace(b/ε)其中，f'（x）表示加噪声后的输出结果，b表示噪声量，ε表示隐私预算。由于Laplace机制的加噪处理可以使用加法和同态加密技术完成，因此可用于安全多方计算环境中。（2）指数机制指数机制也是一种差分隐私技术，主要是通过保证查询结果的质量和用户隐私之间的平衡，保护用户隐私。具体来说，采用指数机制的差分隐私模型，在保证数据隐私的情况下，能够保证查询结果的准确性。三、总结本文对基于安全多方计算的隐私保持数据挖掘技术进行了综述。安全多方计算为保护用户隐私提供了有力手段，可以通过秘密共享和安全运算技术实现隐私保护。另外，差分隐私技术也可以有效地保护用户隐私。不过，对于不同的数据挖掘算法，使用的隐私保护技术应该有针对性地选择，以保证在保护隐私的同时不影响数据挖掘的结果。