[发明专利]一种非交互式隐私保护多方机器学习方法有效
| 申请号： | 202010092237.2 | 申请日： | 2020-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN111260081B | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 李进;李同;向晓宇 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/60 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁 |
| 地址： | 510006 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于计算机安全领域，为非交互式隐私保护的多方机器学习方法，构建了包括数据属主、数据服务提供者和训练者的架构；数据服务提供者生成公共参数，并初始化具有安全参数的公钥加密方案，为每个数据属主生成私钥与公钥密钥对，每一个训练者生成加密密钥对；数据属主对其数据集中的每一个记录使用公钥加密方案进行加密，数据属主将加密的数据集上传给训练者；在训练者与数据服务提供者之间运行若干训练轮隐私保护训练协议，得到训练完成的机器学习分类器模型，数据服务提供者无法以明文的形式揭示机器学习分类器模型的内容。本发明在保证数据属主的数据隐私的基础上，减少数据属主因为频繁交互产生的通信和计算开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 交互式 隐私 保护 多方 机器 学习方法 | ||
【主权项】：
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