1(哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 哈尔滨 150001)；2(山东科技大学计算机科学与工程学院 山东青岛 266590)；3(齐齐哈尔大学通信与电子工程学院 黑龙江齐齐哈尔 161006) (songl@hrbeu.edu.cn)
出版日期: 2019-10-16基金资助:国家自然科学基金项目(61472097)；黑龙江省自然科学基金项目(JJ2019LH1770)Privacy-Preserving Logistic Regression on Vertically Partitioned Data
Song Lei1, Ma Chunguang2, Duan Guanghan1, Yuan Qi31(College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001);2(College of Computer Science and Engineering,Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong 266590);3(College of Telecommunication and Electronic Engineering, Qiqihar University, Qiqihar, Heilongjiang 161006)
Online: 2019-10-16摘要/Abstract
摘要： 逻辑回归是机器学习的重要算法之一，为解决集中式训练方式不能保护隐私的问题，提出隐私保护的逻辑回归解决方案，该方案适用于数据以特征维度进行划分，纵向分布在两方情况下，两方进行协作式训练学习到共享的模型结构.两方在本地数据集上进行训练，通过交换中间计算结果而不直接暴露私有数据，利用加法同态加密算法在密文下进行运算保证计算安全，保证在交互中不能获取对方的敏感信息.同时，提供隐私保护的预测方法，保证模型部署服务器不能获取询问者的私有数据.经过分析与实验验证，在几乎不损失精度的前提下，该案可以在两方均是半诚实参与者情况下提供隐私保护.
参考文献
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