一、选题目的
预测性的业务流程监控是近年来过程挖掘领域的一个研究重点[1]，其通过分析利用一个业务流程中已完成实例的事件日志，对其真该运用的实例进行预测。业务流程监控旨在识别出业务流程运行中的不符合某些标准的异常事件，以便及时通过相应信息，做出应对措施以避免损失或危害。但是有些异常发生后再进行补救已经晚了，比如异常停止。如果我们能够根据当前执行的业务流程信息预测将来的走向，那边能提前作出准备甚至提前更正以减少或避免这些损失[2]。可见预测性的业务流程监控有着重要意义。
二、研究现状
1、背景
工作流技术在最近二十几年来取得迅速的发展，工作流技术能够较好地控制业务流程的变化，实现不同自动化程度的规范化业务管理功能，具有较好的适应性，因此在办公自动化、工业制造等领域的得到了广泛的应用[3]。随着时代的发展，工作流模型变得愈发的复杂，认为设计的工作流模型难度越来越大。于是研究学者提出通过从管理信息系统中产生的事件日志中提取信息，发现并实现工作流建模，这种从事件日志中提取信息的方法称为过程挖掘[4]。预测性的业务流程监控便是过程挖掘发展演变的一个应用领域。
- 介绍
业务流程监控是指对一个或一系列活动进行实时监督的过程，这些活动通常是为了完成企业特定目标而建立的。业务流程监控可以帮助企业衡量和分析业务流程的性能，通过数据找出关键业务问题，这样可以改善业务流程的速度、质量以及效率。预测性的业务流程监控指的是在通过根据过往事件的历史记录，即日志记录，对其运行的实例进行预测，以更好的改善业务流程的速度和质量，避免不必要的损失。在其他过程挖掘过程中往往更加关注分析这些日志中所隐含的信息模型，比如过程模型发现（从日志数据中挖掘出过程模型）、过程模型增强（通过日志数据发现当前过程模型中的缺陷并对其改进），社交网络，组织挖掘等。而预测性的业务流程监控则更关注于对正在进行的实例进行预测，即在实际中的一个应用实例。预测性的业务流程监控包含一系列的任务，主要包括：预测下一个行为、预测将来的行为路径、预测当前执行的过程的最后输出及剩余时间等。预测性的业务流程监控可能用到的技术有同态加密算法、循环神经网络模型等。
- 数据保密及同态加密算法
大数据时代下的海量个人信息存储与处理是隐私保护面临的关键问题，用户往往不希望将个人资料、保密文件、隐私信息存储在服务提供商中，而人工智能时代又需要对这些用户信息进行挖掘分析。同态加密是解决这一矛盾的新技术，用户可以将个人敏感信息加密后存储在服务提供商或者云端服务中，服务器可以对密文进行处理以及分析，并将密文结果返回给用户，只有用户能够解密密文结果。
当越来越多的加密数据存储在云端时，对加密数据的检索成为了一个急需解决的问题。现有的密文检索算法包括线性搜索、公钥搜索和安全索引可以解决对服务端的加密数据进行检索问题，然而这些方法需要花费较高代价并且只能运用于小规模数据集中。基于同态加密的密文检索方法可以直接对加密数据进行检索，对密文做基本的加法和乘法能够有效降低运算复杂度，同时也不改变相应的明文顺序，既保护了用户的数据安全，又提高了密文的检索效率。
同态加密（homomorphic encryption）的概念是由Rivest[5]等人于1978年最先提出，它允许人们对密文进行特定形式的代数运算得到仍然是加密的结果，将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样。同态加密方案由以下四个部分构成：、
（1）密钥生成（KeyGen）：由安全参数计算一对公私钥。
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