[发明专利]一种岭回归训练方法、计算设备、介质有效
| 申请号： | 201910196048.7 | 申请日： | 2019-03-15 |
| 公开（公告）号： | CN109992979B | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 周德华;王琪;杨诗吟;杨继勉;赖俊祚;王传胜 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 陈燕娴 |
| 地址： | 510632 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 回归 训练 方法 计算 设备 介质 | ||
1.一种岭回归训练方法，其特征在于，包括如下步骤：
参数初始化，生成系统公共参数，生成数据提供者DPs、加密服务提供商CSP、辅助服务器ACS、数据请求者DR的公私钥对，计算ACS与DR的重加密密钥；
接收训练请求时，计算CSP与ACS的联合公钥，用联合公钥加密私有数据，生成密文一；
通过CSP对密文一进行部分解密，对密文一的每个数据项加噪声以盲化，生成数据包一；
通过ACS对数据包一进行解密后再加密，生成数据包二；
利用加法同态性质，通过CSP对数据包二进行去盲，加入正则化矩阵，得到中间值，并引入随机值对中间值进行盲化，同时将随机值用重加密密钥加密，生成包括盲化后中间值、加密后随机值的数据包三；
通过ACS对加密后随机值进行重加密、对盲化后中间值进行解密操作，生成密文二；
通过DR对密文二进行解密，得到模型的最终训练结果。
2.根据权利要求1所述的岭回归训练方法，其特征在于，所述重加密密钥由ACS私钥和DR公钥计算得出。
3.根据权利要求1所述的岭回归训练方法，其特征在于，通过引入常数对密文一每个数据项加噪声。
4.一种计算设备，其特征在于，用于实现权利要求1-3任一项的岭回归训练方法，具体包括：
存储设备，用于存储用户数据；
处理器，用于处理数据；
所述处理器被配置为：参数初始化，生成系统公共参数，生成数据提供者DPs、加密服务提供商CSP、辅助服务器ACS、数据请求者DR的公私钥对，计算ACS与DR的重加密密钥；
接收训练请求时，计算CSP与ACS的联合公钥，用联合公钥加密私有数据，生成密文一；
通过CSP对密文一进行部分解密，对每个数据项加噪声，生成数据包一；
通过ACS对数据包一进行解密后再加密，生成数据包二；
利用加法同态性质，通过CSP对数据包二进行去盲，加入正则化矩阵，得到中间值，并引入随机值对中间值进行盲化，同时将随机值用重加密密钥加密，生成包括盲化后中间值、加密后随机值的数据包三；
通过ACS对加密后随机值进行重加密、对盲化后中间值进行解密操作，生成密文二；
通过DR对密文二进行解密，得到模型的最终训练结果。
5.根据权利要求4所述的计算设备，其特征在于，所述计算设备还包括用于连接到网络的网络连接。
6.根据权利要求4所述的计算设备，其特征在于，所述CSP和ACS实现在分离的计算设备上。
7.一种介质，其特征在于，为包含指令的机器可读介质，所述指令在被执行时实现权利要求1-3任一项岭回归训练方法的步骤。
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