加密数据上的机器学习分类研究

• 作者: 闫薇
• 来源期刊: 网络空间安全
• 关键词: 加密 隐私保护 机器学习
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 实施方案
• 页码范围: 71-73
• 页数: 3页
• 字数: 2592字
• 语种: 中文

摘要

针对当前机器学习分类在许多设置中使用,而涉及到的数据和分类器保持隐秘的重要性.论文构建了三大分类协议满足这个隐私约束:超平面判定、朴素贝叶斯和决策树,也能够使这些协议与AdaBoost相结合.为了安全地构造分类器,这些架构的基础是一个新的构件库;证实这个库也可以被用于构建其它分类器,例如多路复用器和人脸检测分类器,实现和评估我们的库和分类器.当运行在真实的医疗数据集时,协议是有效的,以毫秒至几秒钟的时间去执行一个分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫薇		20	30	4.0	5.0