摘要
随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，数据挖掘技术在各个领域得到广泛应用，同时也引发了对隐私数据保护的严重担忧。
本文献综述重点探讨基于数据挖掘的隐私数据保护研究，首先介绍了数据挖掘和隐私数据的定义、分类以及数据挖掘过程中可能出现的隐私泄露风险，并列举了一些典型的隐私泄露案例。
接着，对国内外在数据挖掘隐私保护领域的研究现状进行了详细的梳理和总结，重点分析了数据匿名化技术、差分隐私保护技术、同态加密技术等主要研究方法，并比较了它们各自的优缺点以及适用场景。
此外，本综述还探讨了数据挖掘隐私保护技术在金融、医疗、社交网络等领域的应用，并展望了未来的研究方向和挑战。
关键词：数据挖掘；隐私数据保护；数据匿名化；差分隐私；同态加密
1相关概念解释#1.1数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中提取出隐含的、先前未知的、有潜在价值的信息的过程。
它涉及数据库技术、人工智能、机器学习、统计学等多个学科，其主要目标是从海量数据中发现模式、趋势和关联规则，为决策提供支持。
#1.2隐私数据隐私数据是指与个人身份相关联，能够识别、描述、联系特定个人的数据，包括但不限于姓名、年龄、性别、住址、电话号码、身份证号码、银行账号、医疗记录、地理位置等。
保护隐私数据安全是维护个人权益、社会稳定和国家安全的重要前提。
#1.3数据挖掘中的隐私泄露风险数据挖掘技术在带来便利的同时，也为隐私数据安全带来了新的挑战。
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