典型文献
区块链多链下的数据隐私保护K均值聚类算法
文献摘要：
在区块链当中时常需要综合多个区块链应用上的数据,从而获得用户的特定特征.如何获取准确的数据关系而不泄露多链上的任何私有数据,是区块链中数据挖掘隐私保护的首要任务.传统的数据挖掘算法在处理数据时需要各参与方完全共享自己的私有数据,这对数据隐私影响巨大.将数据挖掘与隐私保护相结合,提出区块链多链下的隐私保护K均值聚类算法.该算法利用同态加密的思想,实现在多链下的K均值聚类,解决潜在的合谋攻击和窃听攻击问题,避免数据的泄露.分析表明该算法可以在获得正确的分布式K均值聚类挖掘结果的同时,有效地保护各区块链应用数据的隐私性.
文献关键词：
区块链;K均值聚类;隐私保护;同态加密;数据挖掘
中图分类号：
作者姓名：
左力;徐志锟;肖梦雪
作者机构：
西南交通大学,四川 成都 610031
文献出处：
引用格式：
[1]左力;徐志锟;肖梦雪-.区块链多链下的数据隐私保护K均值聚类算法)[J].通信技术,2022(06):771-775
A类：
B类：
多链,数据隐私保护,均值聚类,聚类算法,中时,区块链应用,得用,数据关系,私有,首要任务,数据挖掘算法,参与方,法利,同态加密,合谋攻击,窃听攻击,聚类挖掘,应用数据,隐私性
AB值：
0.290436
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