【摘 要】
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随着大数据、云计算、机器学习等人工智能技术的迅猛发展,使得各类数据中的大量有利信息得以被挖掘和利用。然而,由于机器学习技术的复杂性,许多不具备数据挖掘能力的企业、机构或个人受到自身计算能力的限制,无法从数据中挖掘出有用的信息,只能委托具有超强计算能力的云服务提供商对数据进行代理挖掘和学习,且由此带来的用户隐私数据泄露等安全问题日益显著。因此可见,构建安全的模型外包训练方案以避免用户隐私数据的泄露对
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随着大数据、云计算、机器学习等人工智能技术的迅猛发展,使得各类数据中的大量有利信息得以被挖掘和利用。然而,由于机器学习技术的复杂性,许多不具备数据挖掘能力的企业、机构或个人受到自身计算能力的限制,无法从数据中挖掘出有用的信息,只能委托具有超强计算能力的云服务提供商对数据进行代理挖掘和学习,且由此带来的用户隐私数据泄露等安全问题日益显著。因此可见,构建安全的模型外包训练方案以避免用户隐私数据的泄露对实现数据安全共享和挖掘至关重要。论文以密码学技术、博弈论为基础,根据传统的委托计算思想对委托机器学习模型训练进行研究,研究内容涉及基于博弈论的理性委托学习方案、基于BCP同态加密的联合委托学习模型及协议、隐私保护决策树模型在疾病预测中的应用。具体工作如下:（1）基于博弈论的理性委托学习方案。首先,根据委托计算思想和博弈论提出了委托学习模式并建立了博弈模型;其次,针对决策树模型构建了理性委托学习模型及方案;最后,经实验测试结果表明该方案降低了客户端的计算成本,且在保证隐私数据安全的情况下,可以获得高精度的决策树模型。（2）基于BCP同态加密的联合委托学习模型及协议。首先,针对决策树模型的安全构造提出了一种基于虚假记录的隐私保护方法;其次,根据数据垂直与水平分布的情况设计了相应的联合委托学习协议;最后,给出了联合委托学习协议及决策树模型结构的安全性证明和性能分析,结果表明客户端最终获得的模型与真实数据构建的具有一致性。（3）隐私保护决策树模型在疾病预测中的应用。首先,基于BCP同态加密算法构造了隐私保护疾病预测模型;其次,针对决策树模型设计了隐私保护疾病预测算法及协议;最后,实验结果表明协议的执行过程不会泄露隐私数据,并在多用户同时查询时有较高的查询效率。
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