基于线性变换的K-means聚类的隐私保护外包方法

    公开(公告)号:CN116170138B

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202310131205.2

    申请日:2023-02-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于线性变换的K‑means聚类的隐私保护外包方法,所述方法包括如下步骤:1、数据拥有者使用密钥生成算法随机生成一个密钥;2、数据所有者对D中每条记录对应的索引顺序和属性顺序进行置换得到D',数据所有者使用密钥将D'转化为D”并发送到云端;3、云执行K‑means均值聚类任务,并返回K‑means聚类结果和每个聚类的质心给数据拥有者;4、数据拥有者对聚类结果进行验证;5、数据所有者在验证成功云返回的聚类结果后,通过π1恢复D”中每条记录对应的索引顺序,得到真实的K‑means聚类结果。该方法通过高效的线性变换技术能够实现100%的准确率、安全性、高效性和可验证性。

    基于线性变换的K-means聚类的隐私保护外包方法

    公开(公告)号:CN116170138A

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202310131205.2

    申请日:2023-02-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于线性变换的K‑means聚类的隐私保护外包方法,所述方法包括如下步骤:1、数据拥有者使用密钥生成算法随机生成一个密钥;2、数据所有者对D中每条记录对应的索引顺序和属性顺序进行置换得到D',数据所有者使用密钥将D'转化为D”并发送到云端;3、云执行K‑means均值聚类任务,并返回K‑means聚类结果和每个聚类的质心给数据拥有者;4、数据拥有者对聚类结果进行验证;5、数据所有者在验证成功云返回的聚类结果后,通过π1恢复D”中每条记录对应的索引顺序,得到真实的K‑means聚类结果。该方法通过高效的线性变换技术能够实现100%的准确率、安全性、高效性和可验证性。

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