[发明专利]一种面向大型商场交易记录的高安全性频繁项集挖掘方法

摘要

本发明提出了一种面向大型商场交易记录的高安全性频繁项集挖掘方法，用于解决现有技术中存在的数据挖掘过程中安全性较低的技术问题。实现步骤为：云服务提供者CSP和评估员分别获取自己的公私钥对；CSP计算联合公钥并发送给用户；每个用户将加密后的交易记录发送给CSP；挖掘者生成挖掘问询并发送给CSP；CSP计算置换后的内积密文并发送给评估员；评估员将对置换后的内积密文ω'δ进行评估的结果v发送给CSP；CSP计算挖掘结果并发送给挖掘者。本发明中用户通过联合公钥对交易记录进行加密，提高了协议的安全性。

主权项

1.一种面向大型商场交易记录的高安全性频繁项集挖掘方法，其特征在于包括如下步骤：(1)云服务提供者CSP和评估员分别获取自己的公私钥对：云服务提供者CSP和评估员分别采用密钥生成算法EDD.KeyGen生成各自的公私钥对，云服务提供者CSP的公私钥对为{PK_CSP,SK_CSP}，评估员的公私钥对为{PK_EVA,SK_EVA}，其中，PK_CSP为CSP的公钥，SK_CSP为CSP的私钥，PK_EVA为评估员的公钥，SK_EVA为评估员的私钥；(2)云服务提供者CSP计算联合公钥PK，并发送给用户：云服务提供者CSP通过自己的私钥SK_CSP和评估员发送的公钥PK_EVA，计算联合公钥PK，并发送给用户，其中，N为EDD密码系统的模数；(3)每个用户将加密后的交易记录发送给云服务提供者CSP：每个用户采用加密算法EDD.Enc，通过云服务提供者CSP发送的联合公钥PK，对自己的交易记录进行加密后发送给CSP，并将CSP收到的第i个加密后的交易记录表示为C_i，C_i＝(c_i,1,...,c_i,j,...,c_i,n)，将C_i对应的交易记录表示为t_i，t_i＝(e_i,1,...,e_i,j,...,e_i,n)，其中，c_i,j＝||e_i,j||_PK，i∈{1,...,m}，m为交易记录的总数，j为商场中不同商品的序号，j∈{1,...,n}，n为商场中不同商品的个数，e_i,j表示在t_i中是中否存在序号为j的商品，e_i,j∈{0,1}，e_i,j＝0表示在t_i中不存在序号为j的商品，e_i,j＝1表示在t_i中存在序号为j的商品，将密文c_i,j表示为{θ_i,j,θ′_i,j}，θ_i,j是密文的第一部分，θ′_i,j是密文的第二部分；(4)挖掘者生成挖掘问询q，并发送给云服务提供者CSP：挖掘者生成挖掘问询q，q＝(s₁,...,s_j,...,s_n)，并将q发送给云服务提供者CSP，其中，s_j表示在q中是否存在序号为j的商品，s_j∈{0,1}，s_j＝0表示在q中不存在序号为j的商品，s_j＝1表示在q中存在序号为j的商品；(5)云服务提供者CSP计算置换后的内积密文ω'_δ，并发送给评估员：(5.1)云服务提供者CSP计算挖掘问询q中存在的商品的个数ξ，并采用加密算法EDD.Enc，通过PK_EVA对ξ进行加密，得到挖掘问询q中存在的商品个数的密文z，(5.2)CSP用自己的私钥SK_CSP对加密后的交易记录C_i进行一次解密运算，得到交易记录在公钥PK_EVA下的密文C′_i，其中，C′_i＝(c′_i,1,...,c′_i,j,...,c′_i,n)，c′_i,j为对c_i,j进行一次解密计算后的密文，(5.3)CSP计算交易记录t_i和挖掘问询q内积的密文x_i＝Πc′_i,j'，其中，符号Π为连乘运算，j'取遍挖掘问询q中s_j＝1时对应的j组成的集合Q中的每个值；(5.4)CSP将随机生成的k个虚假交易记录D_u组成集合D，D＝(D₁,...,D_u,...,D_k)，其中D_u＝(d_u,1,...,d_u,j,...,d_u,n)，u为虚假交易记录的序号，u∈{1,2,...,k}，d_u,j表示在D_u中是中否存在序号为j的商品，d_u,j∈{0,1}，d_u,j＝0表示在D_u中不存在序号为j的商品，d_u,j＝1表示在D_u中存在序号为j的商品；(5.5)CSP对虚假交易记录D_u和挖掘问询q进行内积运算，得到内积f，然后计算虚假交易记录D_u和挖掘问询q内积的密文y_u，并将x_i和y_u表示为内积密文z_δ，z_δ＝{x₁,x₂,...,x_m,y₁,y₂,...,y_k}，其中，δ∈{1,2,...m+k}，符号为内积运算；(5.6)CSP对z_δ进行随机化，得到随机化后的内积密文ω_δ，其中，α_δ是从环中随机选择的数；(5.7)CSP采用随机置换函数π对ω_δ进行置换，得到置换后的内积密文ω'_δ，并将ω'_δ发送给评估员；(6)评估员将对置换后的内积密文ω'_δ进行评估的结果v发送给云服务提供者CSP：评估员用自己的私钥SK_EVA对置换后的内积密文ω'_δ进行解密，并通过解密后的结果v_δ，计算评估结果然后将v发送给CSP，其中，符号∑为求和运算；(7)云服务提供者CSP计算挖掘结果，并发送给挖掘者：云服务提供者CSP计算挖掘问询的支持度supp(q)，supp(q)＝v‑f，并根据supp(q)和预先设置的支持度阈值minup判断挖掘问询q是否为频繁项集，若supp(q)≥minup，则q是频繁项集，否则q不是频繁项集，并将判断结果作为挖掘结果发送给挖掘者。