【北京航空航天大学】本科生毕业设计：《基于相关不经意传输的KMeans算法设计与实现》开题报告

工作内容： 本课题拟基于相关不经意传输协议（Correlated Oblivious Transfer, COT）设计双方KMeans聚类算法（K-means Clustering）。目前，相关不经意传输作为一种低交互量的双方安全计算协议发展迅速，基于相关不经意传输协议设计双方KMeans聚类算法被证明是可行的[11]。本课题拟基于开源的COT库实现双方KMeans聚类算法，在实验中评估其实际计算速度与通信量，并与其他双方安全计算方案的性能进行对比。 本课题主要涉及以下知识点： 1) KMeans聚类算法、2PC-KMeans（双方KMeans）聚类算法； 2) 2PC-KMeans聚类算法实现库（Secure KMeans Clustering库）； 3) Ferret-COT不经意传输实现库（OpenCheetah库、distributed-vector-ole库）； 4) C++编程语言、VSCode开发工具使用； 5) Linux操作系统（Ubuntu）和Linux服务器相关知识和使用。 ### 基于相关不经意传输的KMeans算法设计与实现 #### 一、课题背景与研究目的 随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，数据成为驱动经济社会发展的重要资源之一。然而，在数据共享与利用的过程中，隐私保护问题日益凸显。隐私计算技术作为一种能够在保护数据隐私的同时实现数据价值的技术集合，逐渐成为解决这一问题的关键手段。其中，相关不经意传输(Correlated Oblivious Transfer, COT)作为一种有效的隐私保护协议，被广泛应用于多方安全计算场景中。 #### 二、核心知识点详解 ##### 1. KMeans聚类算法 - **定义**：KMeans是一种基于距离的无监督学习算法，用于将一组未标记的数据分成K个不同的簇（cluster）。该算法通过迭代过程确定每个簇的中心（质心），并将数据点分配给最近的质心所在的簇。 - **步骤**： - 初始化：随机选择K个数据点作为初始质心。 - 分配阶段：将每个数据点分配给距离最近的质心所属的簇。 - 更新阶段：重新计算每个簇的质心位置。 - 重复上述步骤直至质心不再发生变化或达到预设的最大迭代次数。 - **应用**：广泛应用于市场细分、计算机视觉、图像分析等领域。 ##### 2. 2PC-KMeans聚类算法 - **概念**：2PC-KMeans是指在两个参与方之间安全地执行KMeans聚类算法的过程。在该过程中，参与方可以保持各自的输入数据私密，同时获得聚类结果。 - **技术基础**：该算法通常依赖于密码学技术，如不经意传输、秘密分享等，来确保数据的安全性。 - **优势**：在不泄露原始数据的情况下，实现数据的联合分析，从而保护了各方的数据隐私。 ##### 3. 2PC-KMeans聚类算法实现库 - **Secure KMeans Clustering库**：一种开源库，支持基于不经意传输协议实现的2PC-KMeans算法。该库提供了必要的工具和函数，方便研究人员和开发者实现安全的KMeans聚类。 - **Ferret-COT不经意传输实现库**：包括OpenCheetah库和distributed-vector-ole库。这些库提供了高效的不经意传输协议实现，是构建2PC-KMeans算法的基础。 ##### 4. 编程工具与环境 - **C++编程语言**：C++是一种通用的、面向对象的编程语言，因其高效性和灵活性，在开发高性能的软件系统方面有着广泛的应用。 - **VSCode开发工具**：一款流行的轻量级代码编辑器，支持多种编程语言，提供丰富的插件扩展功能，适用于跨平台开发。 - **Linux操作系统（Ubuntu）**：Ubuntu是一种基于Debian的Linux发行版，以其稳定性、安全性及强大的社区支持而闻名。对于开发和部署高性能应用而言，Ubuntu是一个理想的选择。 #### 三、预期目标与设计技术要求 - **实现目标**：设计并实现基于相关不经意传输的2PC-KMeans算法，旨在实现高效、安全的数据聚类分析。 - **技术要求**： - 算法应能够有效处理多源数据，实现安全的双方聚类分析。 - 在确保数据隐私的同时，优化计算速度和通信效率。 - 相比现有的安全聚类算法，新方案应有显著的性能提升。 #### 四、关键技术点 - **不经意传输协议的设计与实现**：重点在于如何利用不经意传输协议确保数据传输的安全性，同时减少交互次数和通信开销。 - **KMeans算法的优化**：考虑到实际应用中的数据规模较大，如何优化KMeans算法以提高运行效率成为关键。 - **安全性验证**：通过对算法的安全性进行严格的理论分析和实证测试，确保算法在各种情况下的安全性。 #### 五、研究方法与路径 - **理论分析**：深入理解KMeans算法的工作原理，以及不经意传输协议的基本理论。 - **算法设计**：结合不经意传输协议的特点，设计出适应2PC场景的KMeans算法。 - **实验验证**：通过对比实验评估算法的性能，包括计算时间、通信量等方面，与现有方案进行比较。 - **系统集成与优化**：将设计好的算法集成到开发环境中，进行性能调优。 #### 六、结论 通过本课题的研究，不仅能够实现一种新型的基于相关不经意传输的2PC-KMeans算法，还能为未来的隐私保护计算技术提供参考和借鉴。该研究成果有望应用于更广泛的场景，如医疗数据共享、金融风险评估等，促进数据价值的有效利用，同时保障用户数据的隐私安全。