[发明专利]一种基于同态加密的安全朴素贝叶斯分类器训练方法

摘要

本发明涉及数据隐私保护领域，具体涉及一种基于同态加密的安全朴素贝叶斯分类器训练方法，设训练数据集的记录共包含C种类别，每个记录包含d个属性，具体为：首先对C种类别中的每一类，通过隐私服务器与所有单位进行交互计算，得到每一类的类先验概率，即为该样本类别出现的频率；然后对第1个属性到第d个属性的每一个属性进行判断。本发明在不泄露各家单位的训练数据集的隐私的前提下，实现基于多家单位的训练数据集，训练朴素贝叶斯分类器，并能够实现即使隐私服务器与多家单位其中的一些单位串通，串通之后的隐私服务器或者单位也无法得知其他单位的任何隐私信息。