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ROMM:一种用于联邦逻辑回归的加密方法
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作者 牛琬茹 黄一珉 +4 位作者 付海燕 王湾湾 何浩 姚明 郭艳卿 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第6期1305-1311,共7页
目前联邦学习中通常采用加密技术(如同态加密、差分隐私)提高隐私保护能力,但这会导致高通信开销和低准确率.因此,针对如何兼顾隐私保护、加密效率和准确预测的问题,该文提出基于随机正交矩阵的数据屏蔽方法.在训练阶段,利用分块矩阵的... 目前联邦学习中通常采用加密技术(如同态加密、差分隐私)提高隐私保护能力,但这会导致高通信开销和低准确率.因此,针对如何兼顾隐私保护、加密效率和准确预测的问题,该文提出基于随机正交矩阵的数据屏蔽方法.在训练阶段,利用分块矩阵的思想高效生成随机正交矩阵,对参与方的原始数据进行扰动,由发起方结合扰动后的数据主导服务器训练纵向联邦逻辑回归模型,并在预测阶段应用秘密分享技术增强数据隐私保护.在4个不同规模的数据集上的实验结果表明,相较于同态加密技术,该加密方法的计算效率提高了100~800倍,模型准确率提升约0.4%,相较于差分隐私提升约1.2%,且能够有效保护原始数据. 展开更多
关键词 逻辑回归 隐私安全 联邦学习 数据失真
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面向隐私安全的联邦决策树算法 被引量:14
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作者 郭艳卿 王鑫磊 +2 位作者 付海燕 刘航 姚明 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期2090-2103,共14页
根据用户信息进行资质审查是金融领域的一项重要业务,银行等机构由于用户数据不足和隐私安全等原因,无法训练高性能的违约风险评估模型,从而无法对用户进行精准预测.因此,为了解决数据不共享情况下的联合建模问题,本文提出一种基于联邦... 根据用户信息进行资质审查是金融领域的一项重要业务,银行等机构由于用户数据不足和隐私安全等原因,无法训练高性能的违约风险评估模型,从而无法对用户进行精准预测.因此,为了解决数据不共享情况下的联合建模问题,本文提出一种基于联邦学习的决策树算法FL-DT(Federated Learning-Decision Tree).首先,构造基于直方图的数据存储结构用于通信传输,通过减少通信次数,有效提升训练效率;其次,提出基于不经意传输的混淆布隆过滤器进行隐私集合求交,得到包含各参与方数据信息的联邦直方图,并建立联邦决策树模型.最后,提出多方协作预测算法,提升了FL-DT的预测效率.在四个常用的金融数据集上,评估了FL-DT算法的精确性和有效性.实验结果表明,FL-DT算法的准确率比仅利用本地数据建立模型的准确率高,逼近于数据集中情况下模型的准确率,而且优于其他联邦学习方法.另外,FL-DT的训练效率也优于已有算法. 展开更多
关键词 联邦学习 决策树 混淆布隆过滤器 隐私安全 数据不共享
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基于联邦学习的Gamma回归算法 被引量:2
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作者 郭艳卿 李宇航 +3 位作者 王湾湾 付海燕 吴铭侃 李祎 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第12期66-73,共8页
在水文学、气象学以及保险理赔评估等领域中,通常假设因变量服从Gamma分布,相比多元线性回归,在Gamma分布假设下建立起的Gamma回归具有更出色的拟合效果。以往获得Gamma回归模型的方法是将数据集中起来进行训练,当数据是由多方提供时,... 在水文学、气象学以及保险理赔评估等领域中,通常假设因变量服从Gamma分布,相比多元线性回归,在Gamma分布假设下建立起的Gamma回归具有更出色的拟合效果。以往获得Gamma回归模型的方法是将数据集中起来进行训练,当数据是由多方提供时,在不交换数据的情况下训练满足隐私保护的Gamma回归模型成为需要解决的问题。为此,提出了一种多方安全的纵向联邦Gamma回归算法,该算法首先使用迭代法推导出纵向联邦Gamma回归模型的对数似然估计表达式,然后结合工程实际确定模型的连接函数,进而构造损失函数建立参数的梯度更新策略,最后对同态加密后的各方参数进行融合更新,获得联邦学习后的Gamma回归模型。在两种公开数据集上进行性能测试,实验结果表明,所提联邦Gamma回归算法在不交换数据的前提下,可有效利用多方数据的价值生成Gamma回归模型,该模型对数据的拟合效果逼近数据在集中情况下学习到的Gamma回归模型,优于单方独立学习获得的Gamma回归模型。 展开更多
关键词 联邦学习 Gamma回归 同态加密 隐私保护 多方安全计算
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基于隐私计算的政务数据开放技术平台设计与实践 被引量:4
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作者 李博 郑华祥 李绍宾 《信息安全研究》 CSCD 2023年第12期1203-1209,共7页
数据作为新型生产要素,只有在充分共享和流通中才能充分释放数据要素价值.我国政务数据的规模体量庞大,类型来源丰富,开发潜力巨大,加强对政务数据的汇聚融合、共享开放和开发利用,对于推动数字经济发展和加快数字中国建设具有重要意义... 数据作为新型生产要素,只有在充分共享和流通中才能充分释放数据要素价值.我国政务数据的规模体量庞大,类型来源丰富,开发潜力巨大,加强对政务数据的汇聚融合、共享开放和开发利用,对于推动数字经济发展和加快数字中国建设具有重要意义.当前,从中央到地方,各级政府对于政务数据开放均高度重视,政务数据开放进程逐渐加快,但与此同时数据安全保障的问题仍然存在.试图通过分析政务数据开放过程中的现状及问题,探索基于隐私计算技术的政务数据开放平台设计与建设思路,并介绍相关实践案例。 展开更多
关键词 隐私计算 数据要素 政务数据开放 数据安全 数据共享
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