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一种5g通信标准下的分布式隐私保护机器学习方法  
 【申请号】  CN201710248758.0  【申请日】  2017-04-17
 【公开号】  CN107135061A  【公开日】  2017-09-05
 【申请人】  北京科技大学  【地址】  100083 北京市海淀区学院路30号
 【共同申请人】  
 【发明人】  林福宏;周贤伟;张丹;安建伟;许海涛;马兴民;李治
 【国际申请】    【国际公布】  
 【进入国家日期】  
 【专利代理机构】  北京市广友专利事务所有限责任公司 11237  【代理人】  张仲波
 【分案原申请号】  
 【国省代码】  11
 【摘要】  本发明提供一种5g通信标准下的分布式隐私保护机器学习方法,能够保护原始数据隐私及保证数据在传输过程中的安全。所述方法包括:在计算器端,利用同态加密算法生成公钥和私钥,并将私钥发送到服务器端保存,将公钥发布给各个客户端;在各个客户端,利用公钥对各属性的局部信息增益进行同态加密,并将加密后的局部信息增益发送至计算器端;计算器端对接收到的局部信息增益进行求和,得到全局信息增益,并将所述全局信息增益发送至服务器端;服务器端利用私钥对所述全局信息增益进行解密,确定最佳分裂属性并将其发送至各个客户端;各个客户端根据接收到的最佳分裂属性进行决策树的分裂,直至完成一颗决策树的构建。本发明适用于信息安全技术领域。
 【主权项】  一种5g通信标准下的分布式隐私保护机器学习方法,其特征在于,包括:S1,在计算器端,利用同态加密算法生成公钥和私钥,并将私钥发送到服务器端保存,同时将公钥发布给各个客户端,每个客户端包括从原始数据中选取的样本集和服务器端中发送至客户端的多个属性;S2,在各个客户端,利用接收到的公钥对各属性的局部信息增益进行同态加密,并将加密后的局部信息增益发送至计算器端,其中,各属性的局部信息增益由相应客户端样本集中的数据确定;S3,计算器端将接收到的各个客户端发送的加密后的局部信息增益进行求和,得到全局信息增益,并将所述全局信息增益发送至服务器端;S4,服务器端利用接收到私钥对所述全局信息增益进行解密,获取解密结果中的最大值,所述最大值对应的属性为最佳分裂属性,将所述最佳分裂属性发送至各个客户端;S5,各个客户端根据接收到的最佳分裂属性进行决策树的分裂,直至完成一颗决策树的构建。
 【页数】  12
 【主分类号】  H04L9/00
 【专利分类号】  H04L9/00;H04L29/06;G06K9/62
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