| 面向隐私保护机器学习的同态加密转换器设计与实现 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1540 K | |
| 標簽： 隐私保护 机器学习 同态加密 | |
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| 文檔介紹：传统机器学习技术可以充分挖掘数据价值但是无法保护数据隐私。基于同态加密的隐私保护机器学习是对于该问题的有效解决方案。当前将同态加密应用于隐私保护机器学习任务中的主要挑战在于缺少高层次的编程工具，尤其是缺少对于矩阵运算的抽象。采用CKKS同态加密方案，针对隐私保护场景设计了一种易于使用的同态加密转换器，其可将机器学习算法的明文程序转换为同态加密程序，同时保证矩阵的编码、加密和计算过程对用户透明。在五种医疗数据集上的实验结果表明，该转换器可在保证密态矩阵运算的安全性、正确性和高效性的同时，兼顾易用性。 | |
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