机器学习算法在同态加密数据集上的应用
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DOI：
10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.25.011
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
葛凤仪
中科院分区：
文献类型：
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作者：
贾春福;王雅飞;陈阳;孙梦洁;葛凤仪
大数据时代要求数据在云端进行存储和计算,这导致敏感数据隐私泄露的问题。 该文提出了一种在同态加密数据集上应用机器学习分类算法的方案:首先对明文进行预处理,保证其满足对数据进行同态加密的要求;然后在加密数据集上通过协议实现比较、排序等操作;最后获取分类结果。 客户端将加密数据上传,可以保证服务器端不会获取任何敏感信息;选取同态加密算法,能够保证服务器端仍可对密文执行相关操作。 实验结果表明:该方案适用于Bayes、超平面和决策树分类器,其经过修正具有良好的适用性能,准确率高。