检索结果-南通市图书馆

计算机工程 2024年

作者：苗炜捷吴文渊生物计算安全重庆市重点实验室中国科学院重庆绿色智能技术研究院重庆学院中国科学院大学

在大数据领域，逻辑回归是一种广泛用于预测事件发生概率的模型。本文针对两个用户参与且数据呈水平分布的场景，基于ckks加密方案，设计了一种逻辑回归模型训练方案。该方案通过二次逼近的牛顿法取代梯度下降法，减少训练过程的迭代轮... 详细信息

在大数据领域，逻辑回归是一种广泛用于预测事件发生概率的模型。本文针对两个用户参与且数据呈水平分布的场景，基于ckks加密方案，设计了一种逻辑回归模型训练方案。该方案通过二次逼近的牛顿法取代梯度下降法，减少训练过程的迭代轮数；采用共轭梯度法求解牛顿法更新方向，避免由Hessian矩阵求逆导致的密文除法运算；并利用两方交互的形式，引入少量交互，避免密文域求逆操作，减少密文域计算开销；同时使用一种新的编码方式降低了密文乘法的次数和通信开销。实验结果表明，采用牛顿法后，对于大部分数据集，迭代轮数设置在3轮以内即可达到与现有隐私保护方案5～7轮相当的精度；且可在特征维数较大的数据集上高效运算，比如，对于60维和112维的样本数据集，现有类似方案分别需90s和165s完成5轮迭代，本方案仅需8s和27s，且通信损耗减少为原有方案的一半，仅需30.8MB和62.7MB即可完成训练，可以满足特定场景的需求。

关键词：隐私保护牛顿-共轭梯度法逻辑回归同态加密 ckks方案

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