面向隐私保护的多方联合学习方法研究

目录

第1章 绪 论

1.1 课题研究的背景意义

1.2 面向隐私保护的多方联合学习研究现状

1.3 课题的主要内容及结构安排

第2章 逻辑回归与同态加密背景知识

2.1 引言

2.2 逻辑回归和梯度下降方法

2.3 Kolmogorov Smirnov统计

2.4 部分同态加密方案

2.4.1 RSA

2.4.2 Goldwasser-Micali

2.4.3 改进的Goldwasser-Micali

2.4.4 Benaloh

2.4.5 Paillier

2.4.6 其他方案

2.5 Somewhat同态加密方案

2.5.1 BGN同态方案

2.5.2 其他同态方案

2.6 全同态加密方案

2.6.1 理想的基于矩阵的FHE方案

2.6.2 整数的FHE方案

2.7 本章小结

第3章 基于同态加密的逻辑回归算法设计

3.1 引言

3.2 mini-batch梯度下降方法

3.3 NAG优化器

3.4 最小二乘拟合多项式近似激活函数

3.5 同态友好的逻辑回归算法

3.5.1 同态加密高级操作

3.5.2 融合编码

3.5.3 同态逻辑回归算法

3.6 存储设计

3.6.1 密文表设计

3.6.2 密文参数表设计

3.6.3 私钥存储设计

3.6.4 公钥存储设计

3.7 本章小结

第4章 基于PAI平台的多方并行同态机器学习系统体系结构设计

4.1 引言

4.2 多方数据通信协议

4.3 多方同态机器学习框架

4.4 同态机器学习并行设计

4.5 实验评估

4.5.1 数据集描述

4.5.2 实验环境和参数

4.5.3 实验结果分析

4.6 本章小结

结 论

参考文献

攻读学位期间的学术成果

声明

致 谢