期刊专题

10.11896/j.issn.1002-137X.2018.04.006

同态加密在加密机器学习中的应用研究综述

引用
现有的机器学习算法不能对加密后的数据进行分析计算,而很多领域如医疗、金融等又要求数据保持机密性和安全性,这促进了加密机器学习的产生和发展.同态加密技术是解决这一问题的主要思路,它可以保证在不解密的情况下对密文进行计算,使得解密后的结果与对明文执行相同计算得到的结果相同.文中对同态加密在加密机器学习中的相关应用研究进行了综述,主要介绍了目前用同态加密实现加密机器学习的3种算法(加密神经网络、加密k-NN、加密决策树和完全随机森林),并从正确性、安全性、执行效率方面分析了方案设计,总结并对比了不同加密机器学习算法的构造思路,指出了同态加密用于加密机器学习的关键问题和进一步研究需要关注的内容,为同态加密和加密机器学习提供参考.

同态加密、加密机器学习、隐私保护数据挖掘

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TP181(自动化基础理论)

国家自然科学基金项目61105050

2018-06-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

45

2018,45(4)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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