安全多方计算是信息安全基础理论的基石，是现代密码学领域中一个非常重要的分支。安全多方计算的主要思想是：参与计算的多方一起用一种特殊的方法计算一个约定函数，其中每个参与者都知道这个函数的输出，但没有人知道关于其他任何参与者的输入信息。利用安全多方计算协议，一方面可以充分实现网上的互连合作，另一方面又可以保证信息的安全性。 本文的主要工作如下： 本文利用安全多方计算的基本知识和保持隐私数据挖掘的主要理论和技术，对保持隐私数据挖掘中的布尔关联挖掘进行了深入分析。 首次将安全多方计算过程分为数据伪装、交互计算、结果还原、协议分析四个阶段。来自不同参与方的数据经过伪装以后开始交互计算，得到结果后将结果还原，最后对结果进行协议分析。 本文将数据扰乱技术和安全多方计算理论相结合，构建了一种通用的保持隐私挖掘协议，并对协议的有效性、公平性、安全性进行了分析和证明。 构建了基于安全多方计算的关联规则数据挖掘模型，提出这种模型的实施步骤和安全协议，并将这种模型应用到医疗保险数据仓库的隐私数据挖掘中。 设计了医疗保险数据仓库和挖掘模型，探讨了构建医疗保险数据仓库和数据挖掘的一般步骤，实现了一个现实的医疗保险关联规则挖掘实例。