传统隐私保护机制大多速度慢难以应用于数据分布存储且处理运算复杂的大数据环境。本项目针对大数据处理过程中的数据内容泄露问题，研究高效的隐私保护方法。一方面，针对大数据环境下数据分析算法的多样性特点，融合多项式聚合和随机扰乱等技术，设计面向余弦相似度、欧氏距离等共性基础运算的快速安全多方计算方法，并构建多算法组合安全的隐私保护机制，实现复杂数据挖掘过程中对数据的隐私保护；另一方面，充分考虑大数据查询服务的计算和排序需求，从同态加密算法的安全陷门构造出发，设计支持同态重构与排 序的安全索引方法，着重研究高效密文查询计算方案，实现数据查询分析过程中对大数据内容和用户信息的实时隐私保护。围绕上述研究目标，本项目提出了大数据环境下的模糊位置查询、在线医疗诊断应用、车载自组网络空间众包应用、以及在线指纹认证应用等多种场景下系列隐私保护方案。相关科研成果为发表SCI、EI检索科研论文7篇，提交国家发明专利23项。顺利的完成了本项目的科研任务。
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