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机器学习算法在同态加密数据集上的应用

2019-12-20分类号:TP309.2;TP181

【作者】贾春福  王雅飞  陈阳  孙梦洁  葛凤仪  
【部门】南开大学网络空间安全学院  天津市网络与数据安全技术重点实验室  
【摘要】大数据时代要求数据在云端进行存储和计算,这导致敏感数据隐私泄露的问题。该文提出了一种在同态加密数据集上应用机器学习分类算法的方案:首先对明文进行预处理,保证其满足对数据进行同态加密的要求;然后在加密数据集上通过协议实现比较、排序等操作;最后获取分类结果。客户端将加密数据上传,可以保证服务器端不会获取任何敏感信息;选取同态加密算法,能够保证服务器端仍可对密文执行相关操作。实验结果表明:该方案适用于Bayes、超平面和决策树分类器,其经过修正具有良好的适用性能,准确率高。
【关键词】隐私保护  同态加密  分类器算法  加密数据运算
【基金】国家自然科学基金资助项目(61972215,61702399,61972073);; 国家重点研发计划项目(2018YFA0704703);; 天津市自然科学基金资助项目(17JCZDJC30500)
【所属期刊栏目】清华大学学报(自然科学版)
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