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国内刊号：11-2223/N
国际刊号：1000-0054
发布日期:
作者：贾春福, 王雅飞, 陈阳, 孙梦洁, 葛凤仪
单位：1. 南开大学 网络空间安全学院, 天津 300350;<br>2. 天津市网络与数据安全技术重点实验室, 天津 300350
关键词：隐私保护,同态加密,分类器算法,加密数据运算
基金：国家自然科学基金资助项目（61972215，61702399，61972073）；国家重点研发计划项目（2018YFA0704703）；天津市自然科学基金资助项目（17JCZDJC30500）
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。
来源：2020年第6期
《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
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