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分类算法是机器学习和数据分析中重要的算法.当需要对分类算法本身以及算法的输入数据进行隐私保护时,就出现了分类算法安全评估问题.针对现有的分类算法安全评估协议效率较低的问题,文章给出了一种基于代数决策图和线性多分支程序的解决方案.首先,设计了基于代数决策图的安全函数评估协议,用以安全评估决策函数;其次,引入了线性多分支程序的概念,用其对分类算法进行表示.最后,借助线性多分支程序和基于代数决策图的安全函数评估协议,给出了一个私有线性多分支程序的安全评估协议.对新的协议的正确性和安全性进行了分析和证明.实验数据表明,与原有的解决方案相比,新的协议在效率上有明显的提高. 相似文献
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