基于符号 ADD 和线性多分支程序的分类算法安全评估

• 作者: 何仲春 古天龙 常亮 徐周波
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 安全评估 分类算法 代数决策图 线性多分支程序
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 940-947
• 页数: 8页
• 分类号: TN918|TP309
• 字数: 6414字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.05.016

摘要

分类算法是机器学习和数据分析中重要的算法。当需要对分类算法本身以及算法的输入数据进行隐私保护时，就出现了分类算法安全评估问题。针对现有的分类算法安全评估协议效率较低的问题，文章给出了一种基于代数决策图和线性多分支程序的解决方案。首先，设计了基于代数决策图的安全函数评估协议，用以安全评估决策函数；其次，引入了线性多分支程序的概念，用其对分类算法进行表示。最后，借助线性多分支程序和基于代数决策图的安全函数评估协议，给出了一个私有线性多分支程序的安全评估协议。对新的协议的正确性和安全性进行了分析和证明。实验数据表明，与原有的解决方案相比，新的协议在效率上有明显的提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	古天龙	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	207	1546	18.0	30.0
2	常亮	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	77	450	12.0	17.0
3	徐周波	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	53	284	8.0	15.0
4	何仲春	桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室	2	4	1.0	2.0