[发明专利]一种面向机器学习全流程的隐私保护方法在审
| 申请号： | 202110134260.8 | 申请日： | 2021-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN112883387A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 赵彦超;陈嘉乐;张佳乐;杨子路 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向机器学习全流程的隐私保护方法，包括以下内容：1)在数据训练阶段，基于隐私保护数据聚合算法进行模型训练，用户数据保留在本地计算训练，仅通过模型参数同中央服务器之间直接交互；有效保护了用户数据在训练阶段的安全隐私。2)针对模型数据，采用改良的Blowfish分组密码算法来对用户的模型数据进行隐私保护，实现用户模型数据的轻量级加解密；3)在推理阶段，基于安全多方计算的智能算法进行隐私保护，再基于安全共享实现进行数据安全交互，从而实现各个机器学习算法的加密预测功能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 机器 学习 流程 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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