[发明专利]通用密态数据安全计算方法

摘要

本发明提供了一种通用密态数据安全计算方法，通过密态数据安全计算库中各种组件的组合可以将各种机器学习算法外包至云服务器进行隐私保护的计算，在保护数据隐私和模型安全的同时，提高机器学习算法的外包计算效率和计算精度。本发明的通用密态数据安全计算库中各个组件基于各自的协议完成计算过程，这些协议均为隐私保护外包计算协议，在确保机器学习算法精度和计算高效性等前提下，可以实现半诚实威胁模型下的可证明安全，即用户和模型所有者的任何隐私信息都不会泄漏给云服务器。此外，通过并行生成方式在目标组件运行计算过程中生成未运行的目标组件的辅助参数，可以提高运算的效率。