10.19665/j.issn1001-2400.20230601
面向数据质量的隐私保护多分类LR方案
为了保护机器学习中多分类逻辑回归模型的隐私,保证训练数据质量并减少计算和通信开销,提出了一种面向数据质量的隐私保护多分类逻辑回归方案.首先,基于近似数算术同态加密技术,利用批处理技术和单指令多数据机制将多条消息打包成一个密文,安全地将加密的向量移位成明文向量对应的密文.其次,采用"一对其余"的拆解策略,通过训练多个分类器,将二分类逻辑回归模型推广到多分类.最后,将训练数据集划分为多个固定大小的矩阵,这些矩阵仍然保留完整的样本信息数据结构;用固定的海森方法优化模型参数,使其适用于任何情况并保证参数隐私.在模型训练期间,该方案能够减轻数据的稀疏性,并保证数据质量.安全性分析显示,整个过程中能够保证训练模型和用户数据信息都不被泄漏,同时实验表明,该方案的训练准确率比现有方案有了较大提升,与未加密数据训练得到的准确率几乎相同,且该方案具有更低的计算开销.
同态加密、云计算、逻辑回归、隐私保护、数据质量
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TP309.2(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;甘肃省自然科学基金
2023-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
188-198
