[发明专利]一种分布式环境下隐私保护的关联规则挖掘方法和系统

权利要求书

1.一种支持分布式环境下隐私保护的关联规则挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，可信机构在执行初期选择两个大素数p，α作为安全参数，并将一个共享密钥s发送所有用户；

步骤二，所述用户对数据加密，第i个用户U_i为第j个事务中的第k个项目item_k选取随机数r_ijk，再使用所述共享密钥s对事务j中的所有项目分别计算e_ijk＝s(α·item_k+r_ijk)modp，将事务j整合为E_j＝{e_ij1，e_ij2，...，e_ijti}，重复该过程加密U_i的所有事务得到加密后的事务S_i＝{E₁，E₂，...，E_ti}，将S_i发送给计算集群，其中，t_i为第i个用户U_i的事务总数量；

步骤三，所述计算集群挖掘关联规则，针对所有所述用户的事务集{S_i}及关联规则k′为I_x的项目数，k′′为I_y的项目数，I_xy＝I_x∩I_y，计算I_xy的支持数以及I_x的支持数将SC’_xy，SC′_x，N发送给所述用户，其中N为数据记录个数；

步骤四，所述用户计算关联规则，所述用户获得SC’_xy，SC′_x，N，先计算以及再计算真实的支持数以及最终计算关联规则的支持度S_up＝SC_xy/N和置信度Conf＝SC_xy/SC_x 。

2.如权利要求1所述的支持分布式环境下隐私保护的关联规则挖掘方法，其特征在于，在所述加密过程对每个项目加入一个随机数项作干扰噪声，密文符合在群上随机分布。

3.如权利要求1所述的支持分布式环境下隐私保护的关联规则挖掘方法，其特征在于，在所述挖掘关联规则过程中，对同一条事务内频繁项采用相乘方式，不同条事务的结果相加，避免随机噪声累加干扰实际值的计算，计算关联规则时支持数为除以α^k′+k″所得整数部分。

4.如权利要求1所述的支持分布式环境下隐私保护的关联规则挖掘方法，其特征在于，所述计算集群由Scala分布式计算框架搭建。

5.如权利要求1所述的支持分布式环境下隐私保护的关联规则挖掘方法，其特征在于，所述可信机构在执行初期初始化整个系统。

6.如权利要求1所述的支持分布式环境下隐私保护的关联规则挖掘方法，其特征在于，所述用户在所述可信机构注册时，所述可信机构会为所述用户分配标识符。

7.如权利要求1所述的支持分布式环境下隐私保护的关联规则挖掘方法，其特征在于，所述大素数p参数范围为2048至4096位。

8.如权利要求1所述的支持分布式环境下隐私保护的关联规则挖掘方法，其特征在于，所述共享密钥s参数范围为2048至4096位。

9.如权利要求1所述的支持分布式环境下隐私保护的关联规则挖掘方法，其特征在于，所述可信机构、所述用户和所述计算集群网络连接。

10.一种支持分布式环境下隐私保护的关联规则挖掘系统，其特征在于，包括可信机构、用户和计算集群；所述可信机构初始化整个系统，为所述用户分发密钥；所述用户将需要进行关联规则挖掘的数据进行加密后，发送给所述计算集群；所述计算集群根据所述用户发送的关联规则挖掘需求进行计算和分析，再将结果返回给所述用户；所述用户得到返回结果后，利用共享密钥进行解密从而得到真实的关联规则；

所述可信机构、所述用户和所述计算集群，被配置为按照如权利要求1所述的方法工作。