随着信息化的高速发展,如何更高效的取得及利用信息,是很多商业领域面临的问题之一。数据集成及共享技术的出现使得这一问题在某种程度上得到解决。进行数据集成的关键问题是发现正确的语义映射关系,即模式匹配。而模式匹配作为模式操作的第一步,在诸如数据仓库、数据集成、信息共享和计算机网络交换等许多应用领域起到关键作用。然而,出于保护隐私的考虑,人们往往不会轻易将自己的信息传给另一方,除非是在己方的隐私会得到有效保护的前提下。因此如何在保护隐私数据和防止敏感信息泄露的前提下进行模式匹配成为当前面临的重大挑战。现有的隐私保护技术大多是针对数据挖掘过程中的隐私泄露问题提出的。本文针对模式匹配过程提出一种PPSM (Privacy Preserving Schema Matching)算法,首先从描述属性的数据指标中提取出最为有用的数据指标,按属性的数据类型对属性进行分类,得到四种不同类型的属性集合,然后将数据指标中的字符型信息转换为数值型信息。将四个属性集合表示为四个数据指标矩阵,并且对数据指标矩阵进行正规化及几何转换,最后将转换后的数据指标矩阵传给第三方W,由W对相同类型的数据指标矩阵进行相似度计算,得到匹配结果。本文通过实验验证了PPSM算法具有较高的隐私保护度,和较好的查准率及全面性。