基于同态加密的DBSCAN聚类隐私保护方案

摘要

为了降低数据外包聚类运算过程中存在的隐私泄露风险,提出了一个基于同态加密的DBSCAN聚类隐私保护方案.为了加密实际场景中的浮点型数据,给出了针对不同数据精度的3种数据预处理方式,并提出了一种基于数据特点且综合考虑数据精度和计算开销等方面的数据预处理方式的选择策略.由于同态加密不支持密文比较运算,设计了一个用户端与云服务器之间的协议实现密文比较功能.理论分析和实验结果表明,所提方案能够保证数据隐私安全,并且具有较高的聚类准确率和较低的时间开销.