基于区块链的多方隐私保护k-means聚类方案

针对现有隐私保护k-means聚类方案迭代效率不高,中心化差分隐私保护k-means聚类方案中服务器会遭受攻击,以及本地化差分隐私保护k-means聚类方案中服务器会返回错误聚类结果的问题,提出了一种基于区块链的多方隐私保护k-means聚类方案(M-PPkCS/B).利用本地化差分隐私技术的优势及区块链公开透明、不可篡改的特性,首先,设计一种多方k-means聚类中心初始化算法(M-kCCIA),在保护用户隐私的同时,提高聚类的迭代效率,并确保用户联合产生初始聚类中心的正确性;然后,设计一种基于区块链的隐私保护k-means聚类算法(Bc-PpkCA),并构建聚类中心更新算法的智能合约来在区块链上迭代更新聚类中心,从而保证各个用户都能得到正确的聚类结果.在数据集HTRU2和Abalone上进行实验的结果表明,在确保各个用户得到正确聚类结果的同时,两个数据集的准确率分别能达到97.53％和96.19％,M-kCCIA的平均迭代次数与随机化初始聚类中心算法RS的平均迭代次数相比,在两个数据集上分别减少了5.68次和2.75次.