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公开(公告)号：CN116702231A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310402203.2
申请日：2023-04-17
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨龙明科技有限公司
Abstract: 本发明是一种面向拜占庭不可信多方协同差分隐私数据的频繁项集挖掘方法。本发明涉及信息安全与隐私数据挖掘技术领域，本发明针对涉及分布式场景下频繁项集挖掘任务中，拜占庭攻击者利用数据中毒攻击所实施的放大性增益攻击，本发明设计了一套安全的数据挖掘框架，该框架充分考虑了信息的安全性、隐私性和可用性。框架中首先进行多轮数据收集并形成待用数据集；接着分析在当前本地差分隐私协议下，拜占庭本地差分隐私放大增益攻击的部署形式；而后利用基于数据驱动的无监督训练方法进行攻击目标项目挖掘，并在项目全集中去除挖掘到的目标项目并获得正确的频繁项集挖掘结果。
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