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Secure machine learning analytics using homomorphic encryption

机译:使用均匀加密安全机器学习分析

摘要

Provided are methods and systems for performing a secure machine learning analysis over an instance of data. An example method includes acquiring, by a client, an homomorphic encryption scheme, and at least one machine learning model data structure. The method further includes generating, using the encryption scheme, at least one homomorphically encrypted data structure, and sending the encrypted data structure to at least one server. The method includes executing a machine learning model, by the at least one server based on the encrypted data structure to obtain an encrypted result. The method further includes sending, by the server, the encrypted result to the client where the encrypted result is decrypted. The machine learning model includes neural networks and decision trees.
机译:提供了用于在数据实例上执行安全机器学习分析的方法和系统。 一个示例方法包括通过客户端,同性恋加密方案和至少一台机器学习模型数据结构获取。 该方法还包括使用加密方案,至少一个具有同一形式加密数据结构的生成,并将加密的数据结构发送到至少一个服务器。 该方法包括基于加密数据结构的至少一个服务器执行机器学习模型以获得加密结果。 该方法还包括:通过服务器发送加密结果向客户端进行加密结果被解密。 机器学习模型包括神经网络和决策树。

著录项

  • 公开/公告号US11196541B2

    专利类型

  • 公开/公告日2021-12-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ENVEIL INC.;

    申请/专利号US202016803718

  • 发明设计人 ELLISON ANNE WILLIAMS;RYAN CARR;

    申请日2020-02-27

  • 分类号H04L9;H04L9/32;G06N20/10;G06N5;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 22:38:22

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