[发明专利]基于主成分分析和函数机制的差分隐私线性回归方法及系统在审
| 申请号： | 202210760895.3 | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN114969829A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 胡学先;李可佳;陈越;魏江宏;杨鸿健;徐阳 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于隐私保护的机器学习技术领域，特别涉及一种基于主成分分析和函数机制的差分隐私线性回归方法及系统，对训练数据集进行切分，依据训练属性值构建特征矩阵及标签向量，向特征矩阵的协方差矩阵中注入噪声扰动，并基于主成分分析将特征矩阵投影到主成分空间，依据投影矩阵来获取降维数据集；利用降维数据集进行模型训练，在模型训练的线性回归目标函数中添加噪声扰动，对扰动后的目标函数进行最优化求解来获取模型训练的最优模型参数。本发明在降低差分隐私线性回归全局敏感度的同时，能够提高训练优化后模型的适用性。并进一步通过仿真实验表明，本案方案所训练的线性回归模型能够在有效避免隐私泄露的同时，具有良好的可用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 成分 分析 函数 机制 隐私 线性 回归 方法 系统 | ||
【主权项】：
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