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公开(公告)号:CN105447526A
公开(公告)日:2016-03-30
申请号:CN201510933664.8
申请日:2015-12-15
IPC分类号: G06K9/62
CPC分类号: G06K9/6269
摘要: 本发明涉及一种基于支持向量机的电网大数据隐私保护分类挖掘方法,包括:训练样本数据集合;支持向量机SVM凸包样本抽样;获得支持向量机SVM分类数据挖掘结果模型;对支持向量机SVM分类数据挖掘结果模型进行隐私保护;支持向量机SVM分类数据挖掘结果模型安全对外发布。本发明提供的技术方案能够广泛应用于对智能电网大数据进行高效的SVM隐私保护分类数据挖掘的相关的很多应用场景。
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公开(公告)号:CN106778314A
公开(公告)日:2017-05-31
申请号:CN201710115459.X
申请日:2017-03-01
申请人: 全球能源互联网研究院 , 国网河北省电力公司 , 国家电网公司
IPC分类号: G06F21/60
CPC分类号: G06F21/602
摘要: 本发明涉及一种基于k‑means的分布式差分隐私保护方法,其特征在于,所述方法包括下述步骤:确定参与方Pt和数据挖掘方DM,以及对应局部数据库中的数据记录;将d维空间[0,1]d中的样本点集合聚合为k个聚簇,k∈Z+;数据挖掘方DM初始化,并按下述步骤⑷‑⑻更新;参与方Pt将自己的局部数据库中的样本划分成k个集合,即参与方Pt将经过同态加密机制加密之后的密文和发送给数据挖掘方DM;数据挖掘方DM得到经过同态加密机制加密之后的密文和得到全局的k个聚类中心{u1,...,uk};不断迭代执行步骤⑷‑⑺直至点到集合的划分不再变化或迭代次数达到上限。本发明采用同态加密机制,对各参与方的隐私数据提供更进一步的安全性保障,能提供更强的隐私和安全性保证。
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