[发明专利]一种安全高效的委托隐私数据类别预测的方法在审
| 申请号： | 202110752010.0 | 申请日： | 2021-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN113343277A | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 刘静;张良峰 | 申请（专利权）人： | 上海科技大学 |
| 主分类号： | G06F21/60 | 分类号： | G06F21/60;G06F21/62;G06F21/64;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 翁若莹;柏子雵 |
| 地址： | 201210 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种安全高效的委托隐私数据类别预测的方法，利用给定的分类器在隐私数据上进行类别预测，获得多个分类器在多份隐私数据上的类别预测结果Y，设多个分类器的模型参数组成矩阵F，委托者的多份隐私数据组成矩阵X，其特征在于，计算FX同时得到多个分类器在多份隐私数据上的类别预测结果，此时，矩阵F和矩阵X看作矩阵乘法运算中的函数和输入。本发明提供了一个可以同时满足数据隐私性、公开可验证性和基于实验的高效性的隐私数据类别预测的委托计算方法。当矩阵尺寸大于10000时，在实验数据中可以观察到委托者在委托计算之后的运行时间小于直接计算所需的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 安全 高效 委托 隐私 数据 类别 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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