一种同态密码体制下加密云数据的隐私保护CART算法

摘要：

CART(Classification And Regression Tree,分类回归树)是一种准确率和效率都较高的数据挖掘算法,它支持离散型和连续型的数据分类,但无法适用于对加密的隐私云数据进行分类.因此提出了PPCART(Privacy-preserving CART,隐私保护的分类回归树),该算法利用同态加密特性对CART算法做了相应的改善,使之在保持CART原有准确率和相对较好执行效率的情况下能分类加密云数据,避免了在半诚实模型下的分类过程中真实数据的泄露.经过安全分析和实验测试表明,PPCART可显著提高传统CART算法的安全性,且具有接近于它的执行时间.

关键词： 云数据 隐私保护 安全性 同态密码体制 分类回归树

作者: 苏杰波 张小萍 李道丰 赵搏文 周凯

作者单位: 广西大学 计算机与电子信息学院,南宁 530004

会议类型: 国内会议

会议名称: 第10届全国计算机支持的协同工作学术会议暨中国计算机学会协同计算专委年度工作会议

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 313-319

在线出版日期: 2015-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）