[发明专利]一种基于同态加密的分布式隐私保护分类方法及系统

权利要求书

1.一种基于同态加密的分布式隐私保护分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，定义参与数据挖掘的n个数据参与方P_i，i∈[1，n]、全局数据集D的属性、全局预测样本x′，将其中一数据参与方作为数据挖掘方记为P_n，将全局数据D垂直拆分为不同的本地数据集D_i，i∈[1，n]，并将本地数据集D_i对应分配给所有数据参与方P_i，每一数据参与方P_i对应的预测样本部分为x_i′；

步骤2，数据挖掘方P_n生成同态加密所需的公钥pk和私钥sk，保留私钥sk用于解密，将公钥pk发给其它数据参与方P_i，i∈[1，n-1]；

步骤3，计算每一数据参与方所拥有的本地数据集D_i与对应预测样本x_i′之间的本地距离向量d_i，每一个数据参与方P_i将本地距离向量d_i分解成n个同模式距离子向量，并随机生成n个扰动子向量，n个扰动子向量和为0，将扰动子向量对应合并到距离子向量中得到带扰动的距离子向量s′_ji；

步骤4，每一数据参与方P_i对自身拥有的带扰动的距离子向量s′_1i，s′_2i，...，s′_ni，保留s′_ii，将s′_ji(j∈[1，n]，j≠i)进行同态加密，得到加密扰动的距离子向量e(s′_ji)，将e(s′_ji)发送给数据参与方P_j，当P_i完整接收其他数据参与方发出的加密扰动的距离子向量e(s′_ji)后(j≠i)，P_i进行同态加密求和，得到

步骤5，每个数据参与方P₁～P_n-1将e(S_i)发送给数据挖掘方Pn，数据挖掘方Pn进行求和运算得到无扰动的加密全局距离向量e(S)；

步骤6，数据挖掘方P_n对得到的加密全局距离向量e(S)使用私钥sk进行解密得到全局距离向量S，数据挖掘方P_n通过统计这K个数据点的类标号，找到最多的类标号，并作为预测样本的预测类标号。