密码学在隐私保护机器学习中的应用

"这篇论文探讨了隐私保护机器学习中运用密码学方法的最新进展，重点关注通用安全多方计算(SMPC)、隐私保护集合运算和同态加密(HE)等技术在保护数据隐私、模型训练、测试及预测过程中的应用。作者们强调了随着人工智能和深度学习的发展，由于数据来源多样化和计算分布化，隐私泄露问题日益严重，因此隐私保护机器学习成为研究热点。文章详细阐述了这些密码学工具的工作原理，并分析了它们在不同机器学习阶段的实施策略和现状。" 本文主要讨论的是隐私保护机器学习(PPM)领域，它利用密码学工具来应对由机器学习引发的数据隐私问题。随着新一代人工智能技术的崛起，特别是深度学习算法在大数据上的应用，数据隐私面临着前所未有的挑战。由于数据可能来自不同的源头，且计算过程可能跨越多个地理位置，这增加了数据泄露的风险。 首先，通用安全多方计算(SMPC)是一种允许多个参与方在不暴露各自输入的情况下协同计算的方法。在机器学习中，SMPC可以在数据共享和模型训练过程中保护数据隐私，确保各参与方只能获得计算结果，而无法获取原始数据。 其次，隐私保护集合运算，如隐私保护集合求交，能够在不揭示单个元素信息的情况下，让参与者知道两个或多个集合的交集大小。这对于联合学习和数据分析场景非常有用，因为它可以识别共同特征而不暴露个体信息。 同态加密(HE)是另一种关键的密码学工具，它允许在加密数据上直接执行计算，解密后得到的结果与直接在明文数据上计算的结果相同。在机器学习中，HE可以确保数据在传输和处理时保持加密状态，从而增强数据的安全性。 文章深入分析了这些工具在机器学习不同阶段的应用，包括数据预处理、模型训练、模型验证和预测。例如，SMPC可用于分布式数据清洗，确保数据在聚合和清理过程中不被泄露；HE则可用于加密模型的参数更新，使得在云端训练模型时，数据和模型参数依然受到保护。 总结当前的研究现状，尽管这些密码学方法在理论上提供了强大的隐私保护，但在实际应用中仍面临效率和复杂性的挑战。未来的研究需要在保证安全性和隐私性的同时，提高计算效率，以便于在更广泛的机器学习场景中推广这些方法。 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 中图分类号：TN918;TP309 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2020)05-1068-11 DOI:10.11999/JEIT190887