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基于BCP的联合委托学习模型及协议

         

摘要

为了实现数据安全共享的同时减少客户端在数据挖掘过程中的计算成本,基于BCP同态加密算法提出了联合委托学习模型及协议.首先,针对决策树模型的安全构造提出了基于虚假记录的隐私保护方法.其次,根据数据垂直分布与水平分布的情况,基于隐私保护委托点积算法和隐私保护委托求熵算法提出了相应的委托学习协议.最后,给出了委托学习协议及决策树模型结构的安全性证明和性能分析.结果表明,基于虚假记录的隐私保护方法不会影响最终模型的构建,并且各客户端最终获得的模型与真实数据构建的模型具有一致性.

著录项

  • 来源
    《通信学报》 |2021年第5期|137-148|共12页
  • 作者单位

    贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室 贵州 贵阳 550025;

    中央财经大学信息学院 北京 100081;

    贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室 贵州 贵阳 550025;

    贵州大学密码学与数据安全研究所 贵州 贵阳 550025;

    贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室 贵州 贵阳 550025;

    贵州大学密码学与数据安全研究所 贵州 贵阳 550025;

    贵州大学计算机科学与技术学院公共大数据国家重点实验室 贵州 贵阳 550025;

    兰州理工大学计算机与通信学院 甘肃 兰州 730050;

    贵州省计量测试院 贵州 贵阳 550000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 安全保密;
  • 关键词

    委托学习; 决策树; BCP同态加密; 数据挖掘;

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