密码学方法保障隐私的机器学习进展

随着新一代人工智能技术的飞速发展，深度学习算法在大数据背景下扮演了关键角色，它赋予机器模拟人类智能的能力。然而，这种依赖于多源数据和分布式计算环境的应用模式，导致了隐私泄露的重大风险。为了保障个人数据的安全，隐私保护机器学习（PPM）应运而生，成为了当前研究领域的热点。 隐私保护机器学习通过利用密码学手段来解决这一问题。其中，通用安全多方计算（SMPC）、隐私保护集合运算和同态加密（HE）是三种核心的密码学工具。SMPC允许多方在不泄露各自原始数据的情况下协作完成计算任务，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。隐私保护集合运算则是针对数据集操作的隐私保护策略，比如计算数据的公共部分，同时保持个体数据的匿名性。 同态加密则更为独特，它允许数据在加密状态下进行处理，从而在无需解密的情况下进行分析。这意味着在模型训练阶段，数据可以在加密状态下进行加法、乘法等运算，仅在最终结果需要时才解密。这种方法极大地增强了数据的保密性，使得模型能够在保护用户隐私的同时进行有效学习。 针对机器学习的不同阶段，如数据整理、模型训练、模型测试和数据预测，这些密码学工具都提供了相应的解决方案。在数据预处理阶段，可以通过SMPC进行数据清洗和特征选择，确保数据隐私；在模型训练过程中，同态加密可以用于加密数据，保护模型参数；而在模型验证和应用阶段，隐私保护集合运算可以用来对匿名化的测试数据进行评估。 关键词：隐私保护机器学习、安全多方计算、同态加密、隐私保护集合求交，揭示了当前研究的核心焦点。文章探讨了如何将这些技术融合到实际应用中，以实现既高效又安全的人工智能服务。中图分类号TN918和TP309表明了本文的学术定位，文献标识码A和文章编号1009-5896(2020)05-1068-11，以及DOI:10.11999/JEIT190887，展示了该研究的发表细节和国际可识别性。 这篇论文深入解析了如何运用密码学方法在隐私保护机器学习领域中克服挑战，为推进安全且高效的人工智能实践提供了理论支持和技术路径。