基于两方安全计算的隐私保护逻辑回归方法
Privacy-Preserving Logistic Regression Method Based on Two-Party Secure Computation作者机构：空军航空大学教研保障中心长春130022
出 版 物：《吉林大学学报（理学版）》 (Journal of Jilin University:Science Edition)
年 卷 期：2023年第61卷第3期
页 面：641-650页
学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：吉林省科技发展规划重点研发项目(批准号:20200401076GX).
主 题：安全多方计算 隐私保护机器学习 混淆电路 不经意传输
摘 要：针对有效保护用户隐私数据的问题,提出一个基于两方安全计算的隐私保护逻辑回归训练方案,以完成多个数据方共同进行联合建模的工作.该方案首先优化了乘法三元组的生成过程,减少离线阶段所需的时间;然后对在安全多方计算中难以计算的激活函数,使用近似函数进行代替;最后将提出的协议向量化,并对本地的矩阵计算采用CUDA(compute unified device architecture)加速.使用不同的数据集测试在局域网和广域网中该隐私保护逻辑回归性能的实验结果表明,该方案能使模型在较短的时间内收敛,并增加了在实际场景中解决隐私保护机器学习相关问题的可能性.
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