随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注,人们发现庞大的数据背后往往隐藏着许多重要信息,数据挖掘是一类深层次的数据分析方法,,可对大量数据进行较为复杂的分析和建模,发现各种规律和有用的信息。但在云环境下误用、滥用数据挖掘可能导致用户数据特别是敏感信息的泄露,数据挖掘中的个人隐私与信息安全问题尤其受到关注。如何在保证数据安全的前提下实现数据挖掘一直是国内外学者研究的热点。同态加密是一种可以对加密状态下的数据直接进行各种操作而不会影响其保密性的技术,该技术的提出对密码学以及计算机科学的发展有着重要的意义,有人称它为云计算的救星。本文首先分析了数据挖掘技术和同态加密技术国内外研究工作以及这两项技术的结合现状。然后重点剖析了全同态加密技术的原理,设计了基于整数的全同态加密算法主要功能模块和相关函数,并在Linux环境下对该算法进行了实现。本文讨论了关联规则和频繁模式挖掘现有算法,对频繁模式挖掘中的Apriori算法进行改进,提出了一种适用于全同态加密的二进制格式的Apriori算法。接着将同态加密方案和频繁模式挖掘模型引入到云环境中,设计了多种结合方案。最后在比较各种方案的基础上,提出了云环境下基于同态加密的低通信量的频繁模式挖掘方案和云环境下基于同态加密的低运算量的频繁模式挖掘方案。本文创新点在于首次将全同态加密技术与频繁模式挖掘技术相结合,提出了通用的、安全的、高效的、在公有云环境下进行频繁模式挖掘的算法。通过实验的测试和评估,所提出的算法能有效解决云环境下数据挖掘中的安全问题。