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公开(公告)号：CN107135061A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710248758.0
申请日：2017-04-17
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN107135061B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201710248758.0
申请日：2017-04-17
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 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。
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