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A DISTRIBUTED MULTI-PARTY SECURITY MODEL TRAINING FRAMEWORK FOR PRIVACY PROTECTION

机译:隐私保护的分布式多方安全模型训练框架

摘要

Methods, systems, and apparatus, including computer programs encoded on computer storage media, for training a multi-party secure logistic regression model (SLRM). One of the methods includes receiving, at a plurality of secure computation nodes (SCNs), a plurality of random numbers from a random number provider; encrypting, at each SCN, data stored at the SCN using the received random numbers; iteratively updating a secure logistic regression model (SLRM) by using the encrypted data from each SCN; and after iteratively updating the SLRM, outputting a result of the SLRM, wherein the result is configured to enable a service to be performed by each SCN.
机译:用于训练多方安全逻辑回归模型(SLRM)的方法,系统和装置,包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。该方法之一包括:在多个安全计算节点(SCN)处,从随机数提供器接收多个随机数;以及在每个SCN上使用接收到的随机数对存储在SCN上的数据进行加密;使用来自每个SCN的加密数据迭代更新安全逻辑回归模型(SLRM);在迭代更新SLRM之后,输出SLRM的结果,其中,该结果被配置为使得每个SCN能够执行服务。

著录项

  • 公开/公告号US2020244446A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-07-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ALIBABA GROUP HOLDING LIMITED;

    申请/专利号US202016852177

  • 发明设计人 HUAZHONG WANG;SHAN YIN;PENGFEI YING;

    申请日2020-04-17

  • 分类号H04L9/08;G06N20;H04L9;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:21:28

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