Enhancing Privacy in Distributed Data Clustering

Abstract

Abstract. The protocol of privacy-preserving clustering with distributed EM mixture modeling was proposed. However, it is not completely secure in the situation that something more than just the model parameters are revealed. Specially, when the dataset is horizontally partitioned into just two parts, this reveals extra information. The aim of this work is firstly to develop a more general protocol which allows the number of participating parties to be arbitrary and more secure. Secondly, we propose a better method for the case in which the dataset is horizontally partitioned into only two parts. This method allows computing covariance matrices and final results without revealing the private information and the clustering centers. . a trên thuâ . t toán EM dã du . o .. c dề xuất trong cô . ng dồng nghiên cú . u. Tuy nhiên, các giao thú . c này không hoàn toàn da 'm ba 'o tính riêng tu . , vì trong mô . t số tình huống mô . t vài tham số cu 'a mô hình có thê ' bi . lô . , dȃ . c biê . t khi tâ . p dũ . liê . u chı ' du . o .. c phân thành hai phầ n theo chiề u ngang. Bài báo này gió . i thiê . u hai dóng góp chính trong mô . t phu . o . ng pháp mó . i gia 'i bài toán trên. Mô . t là giao thú . c mó . i cho phép mô . t số lu . o .. ng tùyý các thành viên tham gia vào viê . c phân cu . m dũ . liê . u và da 'm ba 'o tốt ho . n tính riêng tu . cho dũ . liê . u cu 'a các thành viên. Hai là lò . i gia 'i tốt ho . n trong tru .ò. ng ho .. p tâ . p dũ . liê . u chı ' du . o . . c phân thành hai phầ n theo chiề u ngang. Phu . o . ng pháp này cho phép tính toán các ma trâ . n hiê . p phu . o . ng sai và các kết qua ' cuối vó . i viê . c da 'm ba 'o không làm lô . các thông tin riêng tu . cũng nhu . dối tu . o .. ng trung tâm cu 'a mỗi cu . m dũ . liê . u.