[发明专利]隐私保护机器学习有效
| 申请号： | 201780039382.0 | 申请日： | 2017-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN109416721B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | M·S·d·S·科斯塔;C·A·M·C·福奈特;A·梅塔;S·诺沃津恩;O·奥里蒙科;F·舒斯特;K·瓦斯瓦尼 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60 |
| 代理公司： | 北京世辉律师事务所 16093 | 代理人： | 李峥宇 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 描述了一种多方隐私保护机器学习系统，其具有包括至少一个受保护的存储器区域的可信执行环境。在系统处的代码加载器将从多方中的至少一方接收的机器学习代码加载到受保护的存储器区域中。数据上传器将从多方中的至少一方接收的机密数据上传到受保护的存储器区域。可信执行环境使用至少一个数据不经意程序来执行机器学习代码以处理机密数据并且将结果返回给多方中的至少一方，其中数据不经意程序是其中任何的存储器访问的模式、磁盘访问的模式和网络访问的模式使得无法从模式预测机密数据的过程。 | ||
| 搜索关键词： | 隐私 保护 机器 学习 | ||
【主权项】：
1.一种多方隐私保护机器学习系统，包括：可信执行环境，包括至少一个受保护的存储器区域；代码加载器，将从所述多方中的至少一方接收的机器学习代码加载到所述受保护的存储器区域中；和数据上传器，将从所述多方中的至少一方接收的机密数据上传到所述受保护的存储器区域；其中所述可信执行环境使用数据不经意程序来执行所述机器学习代码以处理所述机密数据并且将结果返回给所述多方中的至少一方，其中数据不经意程序是其中任何的存储器访问的模式、磁盘访问的模式和网络访问的模式使得无法从所述模式预测所述机密数据的过程。
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