[发明专利]一种面向云环境中隐私保护的聚类数据挖掘方法有效
申请号: | 201811617548.5 | 申请日: | 2018-12-28 |
公开(公告)号: | CN109688143B | 公开(公告)日: | 2021-01-22 |
发明(设计)人: | 杨爱洁;王保仓;马晨阳;柴炎廷;宋威;周立国 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;G06K9/62;G06F21/62 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 陈宏社;王品华 |
地址: | 710071 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明提出了一种面向云环境中隐私保护的聚类数据挖掘方法,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:云密钥管理服务器KMS获取BCP密码系统的主密钥和参数;KMS获取统一公私钥对并发送;第i个数据拥有者对自己的数据进行加密并发送;云协作服务器CS计算统一密文并发送;云执行服务器ES计算统一公钥下的乘积密文;ES设置聚类数据挖掘的迭代次数及最大值,并初始化;ES计算安全欧式距离的平方;ES将统一密文分配至聚类;ES判断新的密文聚类中心与密文聚类中心是否相等;云协作服务器CS将询问密文中心发送给询问者QC;询问者QC获得聚类数据挖掘结果的明文数据。 | ||
搜索关键词: | 一种 面向 环境 隐私 保护 数据 挖掘 方法 | ||
【主权项】:
1.一种面向云环境中隐私保护的聚类数据挖掘方法,其特征在于包括如下步骤:(1)云密钥管理服务器KMS获取BCP密码系统的主密钥msk和参数PP;(1.1)云密钥管理服务器KMS将从自然数中选取的两个素数p′和q′,并将p′和q′组成的素数对作为BCP密码系统的主密钥msk;(1.2)云密钥管理服务器KMS从乘法循环群中随机选取满足gp′q′modN2=1+λN的整数g,其中N=(2p′+1)(2q′+1),λ∈[1,N‑1],并将N和g组成的整数对作为BCP密码系统的参数PP;(2)云密钥管理服务器KMS获取统一公私钥对,并发送:云密钥管理服务器KMS采用密钥生成算法BCP.KeyGen,通过参数PP生成用于密文转换的统一公私钥对{pku,sku},并将统一公钥pku发送给云协作服务器CS,将统一私钥sku发送给云助理服务器AS;(3)第i个数据拥有者对自己的数据进行加密并发送:第i个数据拥有者DOi采用密钥生成算法BCP.KeyGen,通过参数PP生成自己的公钥pki,并采用BCP密码系统加密算法BCP.Enc,通过pki对自己的数据进行加密,再将得到的加密数据发送给云协作服务器CS,其中,i∈{1,...,n},n为数据拥有者的个数,n≥1,f为第i个数据拥有者DOi的第f个数据,f∈{1,...,F},F为第i个数据拥有者中的数据的个数,F≥1;(4)云协作服务器CS计算统一密文并发送:(4.1)云协作服务器CS从乘法循环群中选取随机数并将带有的密文发送给云密钥管理服务器KMS,其中,(4.2)云协作服务器CS根据云密钥管理服务器KMS计算的统一公钥pku下的密文计算统一密文并将发送给云执行服务器ES;(5)云执行服务器ES计算统一公钥pku下的乘积密文(5.1)云执行服务器ES将收到的所有的统一密文表示为并将从中选取的两个密文表示为和其中,mh为数据拥有者中的所有数据中的第h个数据,h∈{1,...,H},H=n·F,为第α个数据mα的密文,α∈{1,...,H},为第β个数据mβ的密文,β∈{1,...,H};(5.2)云执行服务器ES从乘法循环群中选取两个随机数rα和rβ,并将带有rα的密文和带有rβ的密文发送给云助理服务器AS,其中,(5.3)云执行服务器ES利用云助理服务器AS计算的中间密文计算乘积密文其中,δ为乘积明文;(6)云执行服务器ES设置聚类数据挖掘的迭代次数t,其最大值为Max,并初始化t=0;(7)云执行服务器ES计算安全欧式距离的平方(7.1)云执行服务器ES将统一密文平均分成k个聚类cj,计算密文聚类中心其中,j∈{1,...,k},k≥1,sj为第j个聚类cj中的聚类数据和;(7.2)云执行服务器ES将密文聚类中心表示为并通过乘积密文计算第h个统一密文到第j个密文聚类中心的安全欧式距离的平方其中,|cj|为属于第j个聚类的数据个数,Ωh,j为第h个数据mh到第j个聚类cj的欧式距离的平方;(8)云执行服务器ES将统一密文分配至聚类cj:(8.1)云执行服务器ES从中选取第h个数据mh到第a个聚类ca的欧式距离的平方Ωh,a的安全欧式距离的平方以及第h个数据mh到第b个聚类cb的欧式距离的平方Ωh,b的安全欧式距离的平方(8.2)云执行服务器ES根据和计算距离密文并将发送给云助理服务器AS,其中,θa,b为与的距离差;(8.3)云执行服务器ES采用密钥生成算法BCP.KeyGen,通过参数PP生成自己的公私钥对{pkES,skES},并将公钥pkES发送给云助理服务器AS,用于计算密文sn,再通过私钥skES对sn进行解密,得到明文Dec(sn),然后通过Dec(sn)获取和的最小的安全欧式距离的平方MinΩ,(8.4)云执行服务器ES将MinΩ和统一密文到剩余k‑2个密文聚类中心的安全欧式距离的平方中的最小值对应的统一密文分配到聚类cj中;(9)云执行服务器ES判断新的密文聚类中心与密文聚类中心是否相等:云执行服务器ES计算聚类的新的密文聚类中心并判断是否成立,若是,将发送给云协作服务器CS,并执行步骤(11),否则,令并重复步骤(7)‑步骤(9),直到t达到迭代次数的最大值Max,其中,s′j为第j个聚类cj中新的聚类数据和;(10)云协作服务器CS将询问密文中心发送给询问者QC:云协作服务器CS通过询问者QC的公私钥对{pkQC,skQC}中的公钥pkQC对进行转化,得到询问密文中心并发送给QC;(11)询问者QC获得聚类数据挖掘结果的明文数据c′j:询问者QC采用BCP密码系统的解密算法BCP.Dec,通过公私钥对{pkQC,skQC}中的私钥skQC对询问密文中心进行解密,得到询问数据和并计算聚类数据挖掘结果的明文数据cj′,
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