云计算环境下安全的极限学习机外包优化部署机制?

• 作者: 张晓峰 明月伟 林加润 殷建平 蔡志平
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 极限学习机 云计算 计算外包 数据安全 隐私保护 结果验证
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 157-160,230
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4084字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2019.01.034

摘要

为应对大数据提出的挑战,在对海量数据进行处理分析时,需要大量计算资源与高效的机器学习算法.论文对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的云计算外包机制进行研究,提出了云计算环境下安全的ELM外包优化部署机制.该优化部署机制将ELM显式地分为私有部分和公有部分,可有效减少训练时间,并确保算法输入与输出的安全性.私有部分主要负责随机参数的生成以及隐层输出矩阵、输出权重矩阵与中间矩阵的求解.公有部分外包到云计算服务器中,由云计算服务商负责ELM算法中计算量最大的中间矩阵求逆操作.该中间矩阵的逆亦可作为证据以验证结果的正确性和可靠性.在CIFAR-10数据集上的实验结果表明,所提出的优化部署机制可以有效地减轻用户的计算量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷建平	国防科技大学计算机学院	84	762	14.0	21.0
2	蔡志平	国防科技大学计算机学院	48	471	12.0	18.0
3	明月伟	国防科技大学计算机学院	1	2	1.0	1.0