基于安全多方计算的隐私保持数据挖掘技术研究的任务书任务背景随着互联网和移动互联网的快速发展，数据几乎无处不在，数据挖掘技术在各行各业中得到了广泛应用。在数据挖掘过程中，隐私保护问题是一个重要的研究方向。传统的数据挖掘技术往往需要揭示数据输入者的信息，但是这种方式容易导致隐私泄露问题。随着安全多方计算的发展，可以更好地解决隐私保护问题。任务内容本次任务旨在研究基于安全多方计算的隐私保持数据挖掘技术，主要内容包括：1.研究安全多方计算的原理、方法和应用场景。2.探索隐私保护数据挖掘技术的现状和挑战，包括保护数据输入者和保护数据输出者的隐私。3.研究和设计基于安全多方计算的隐私保持数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘等算法。4.实现相关算法，并对算法进行实验评估，比较不同算法的性能和效果。5.结合现有的隐私保护标准和法规，分析相关算法的合规性和可操作性。任务要求1.具备扎实的计算机科学和数学基础，熟悉数据挖掘基本概念、算法和应用。2.熟悉安全多方计算相关理论和技术，具备一定的密码学基础。3.具备编程能力，熟悉至少一种数据挖掘工具和一种编程语言，如Python、R、MATLAB等。4.具备良好的团队合作能力，能在指导老师的指导下完成任务。任务成果1.一篇完整的任务报告，包括研究背景、相关工作、算法设计、实验结果和分析、总结等部分。2.研究过程中的程序代码和实验数据。3.研究成果的总结汇报，以及可能的发表论文。任务时间预计任务完成时间为4个月，具体时间安排由指导老师和学生商定。