基于离散余弦变换矩阵的隐私数据保护方法

摘要

针对聚类分析中隐私数据保护的问题,提出一种基于离散余弦变换矩阵的隐私数据保护方法(DCBT),对随机选择的k个属性向量实施变换,直到所有属性都至少被变换一次且变换的次数达到初始设置值,选取隐私保护度最优的变换结果.实验结果表明,对于集中式数据,该方法能保持2点间距离不变,使数据较好地实现扭曲,保护隐私信息,对聚类结果基本没有影响.