密码学在隐私保护机器学习中的应用
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更新于2024-09-02
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"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
2020-07-13 上传
2021-05-06 上传
2023-07-30 上传
2023-07-05 上传
2023-12-20 上传
2023-10-21 上传
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2023-08-01 上传
diyi6976
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