王卓伟

摘 要：随着大数据时代的发展，移动通信技术与定位技术、互联网技术等在工作生活中的应用越来越多，享受科技带来便利的同时，隐私安全问题也不容忽视。文中提出了将关联规则中基于划分的技术、随机扰动与重构技术结合起来，从而实现隐私保护的目的。该方法可以确保在原始数据安全的情况下进行其他数据的挖掘操作，而该算法并行化后，其算法执行的时间复杂度也会大大降低。

关键词：隐私保护；关联规则；并行化；数据挖掘

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2016）07-00-02

0 引 言

随着时代与科技的发展，互联网与人们日常工作和生活的关系已经密不可分。用户通过提供详细的个人信息来获取更精准的结果，更快的获得利益，同时这也增加了个人或企业隐私泄漏的可能性。近年来，隐私泄漏的事件频繁发生，如美国有史以来最大的医疗机构泄漏事件；国内社保系统漏洞曝光；国家旅游局系统漏洞导致系统沦陷；12306网站用户信息泄漏等。这些事件都导致大量的私人或企业的敏感信息泄漏，如果这些信息被不法分子利用，将会造成财产等方面的巨大损失，因此必须采取一定的措施来防止隐私信息的泄漏。但最好的方法是政府加强相应的监管，制定配套的政策，在提高隐私保护技术的同时也应提高个人对隐私保护的意识。隐私保护技术是其中重要的一环，也是如今研究的热点问题。对此，本文采取关联规则中基于划分的技术对原始数据中敏感规则的挖掘，利用随机扰动与重构技术隐藏挖掘出来的敏感规则，之后在Hadoop分布式环境中并行化整个算法，以提高算法的执行效率。……