[发明专利]一种云计算环境下高效和隐私保护的单层感知机学习方法有效
| 申请号： | 201810028163.9 | 申请日： | 2018-01-11 |
| 公开（公告）号： | CN108259158B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 陈晓峰;王晶晶;张肖瑜;王剑锋 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | H04L9/00 | 分类号： | H04L9/00;H04L29/06;G06K9/62;H04L9/08 |
| 代理公司： | 西安长和专利代理有限公司 61227 | 代理人： | 黄伟洪 |
| 地址： | 710071 陕西省*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于云计算技术领域，公开了一种云计算环境下高效和隐私保护的单层感知机学习方法，包括客户端，给定安全参数，用于运行对称同态加密算法的密钥生成算法计算公开参数和密钥，然后运行加密算法，用密钥加密训练数据，得到相应的密文，并将密文和相关的期望输出发送给云服务器，训练过程中协助云服务器判断点积结果的正负性，训练任务结束后解密接收到的最终最优权重向量的密文，得到单层感知机预测模型；云服务器，用于存储训练数据，训练单层感知机模型，训练任务结束后将最终最优权重向量的密文发送给客户端。安全分析表明本发明在训练过程中可以保护训练数据、中间结果以及最优预测模型的隐私；在计算开销和通信开销方面是高效的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 计算 环境 高效 隐私 保护 单层 感知 学习方法 | ||
【主权项】：
1.一种云计算环境下高效和隐私保护的单层感知机学习方法，其特征在于，所述云计算环境下高效和隐私保护的单层感知机学习方法给定安全参数，客户端运行对称同态加密算法的密钥生成算法计算公开参数和密钥；客户端运行加密算法，用密钥加密训练数据，得到相应的密文；客户端将密文和相关的期望输出发送给云服务器；云服务器基于训练数据的密文和期望输出的明文训练单层感知机模型，并将最终最优权重向量的密文发送给客户端；客户端接收到最终最优权重向量的密文并解密，得到单层感知机预测模型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学，未经西安电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810028163.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
