Abstrakt. Offentliggörande av de ursprungliga datamängderna är inte acceptabelt på grund av integritetsproblem i många distribuerade data gruvinställningar. För att ta itu med dessa problem har datautvinning för att bevara privatlivet varit ett aktivt forskningsområde under de senaste åren. Alla de senaste verken om integritetsbevarande data mining har övervägt antingen semi-hederliga eller skadliga kontrariska modeller, varigenom en motståndare antas följa eller godtyckligt avvika från protokollet, respektive. Medan semi-hederlig modell ger svag säkerhet som kräver små mängder av beräkningar och skadlig modell ger stark säkerhet som kräver dyra beräkningar som icke-interaktiv Zero Knowledge bevis, vi planerar behovet av "täckt" kontrarimal modell som utför mellan semi-hederliga och skadliga modeller, både när det gäller säkerhet garanti och beräkningskostnader. I detta dokument, för första gången inom data-gruvområde, bygger vi effektiva och säkra punktprodukt- och set-intersektion protokoll i hemliga kontrariska modell. Vi använder homomorphic egenskap av Paillier krypteringsschema och två-parts beräkning av Aumann et al. för att konstruera våra protokoll. Dessutom är våra protokoll säkra inom ramen för Universal Composability.
Nyligen, Miyaji et al. presenterade en ny kontradiktorisk modell kallad dolda motståndare REF för att utföra databrytningsalgoritmer.
Privacy-preserving data mining in presence of covert adversaries
{'venue': 'ADMA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}