面向隱私保護機器學習的同態加密轉換器設計與實現
所屬分類:技術論文
上傳者:zhoubin333
文檔大?。?span>1540 K
標簽: 隱私保護 機器學習 同態加密
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文檔介紹:傳統機器學習技術可以充分挖掘數據價值但是無法保護數據隱私。基于同態加密的隱私保護機器學習是對于該問題的有效解決方案。當前將同態加密應用于隱私保護機器學習任務中的主要挑戰在于缺少高層次的編程工具,尤其是缺少對于矩陣運算的抽象。采用CKKS同態加密方案,針對隱私保護場景設計了一種易于使用的同態加密轉換器,其可將機器學習算法的明文程序轉換為同態加密程序,同時保證矩陣的編碼、加密和計算過程對用戶透明。在五種醫療數據集上的實驗結果表明,該轉換器可在保證密態矩陣運算的安全性、正確性和高效性的同時,兼顧易用性。
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