两方参与的隐私保护岭回归方案与应用

摘要：

大数据环境下,同态加密可以有效解决机器学习中的隐私泄露问题.本文利用CKKS同态加密技术,设计了一种两方参与、基于密文域上带除法延迟的改进共轭梯度法的隐私保护岭回归方案,参与模型训练的双方可以通过少量的交互,在密文数据上高效地训练岭回归模型,防止过程中有隐私被泄露;分析了方案的安全性、计算以及通信复杂度,基于HEAAN同态加密库利用C++实现了该方案;在公开数据集上验证了该方案,实验证明所提方案可以安全高效地训练岭回归模型.对于特征维度为77,样本个数为4000的UCI数据集Twitter,训练模型所需迭代次数仅为16,时间损耗为127.5 s,通信量为41.87 MB,密文域上带除法延迟的改进共轭梯度法收敛速度快,模型训练效率高,通信损耗小,且在密文数据上的训练得到的模型参数与在明文数据上的计算结果相比误差不超过0.001,可以满足特定场景下的实际应用需求.

关键词：隐私保护、岭回归、同态加密、共轭梯度法、HEAAN

所属期刊栏目：10

分类号：TP309.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;重庆市在渝院士牵头科技创新引导专项;贵州省科技计划

在线出版日期：2023-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：276-288