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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种基于密文的负数据库及深度学习的数据隐私保护方法，采用数据隐私保护模型进行数据隐私保护；首先对原始数据转换为二进制串，并于随机生成的密钥进行异或加密；接着选取负数据库生成算法，对机密数据生成相应的负数据库；并提取负数据库的梗概sketch；然后利用基于负数据库的激活函数估算公式来进行计算，从而完成神经网络的前向传播以及反向传播过程；直到神经网络收敛，获得训练好的数据隐私保护模型；本发明解决了例如差分隐私难以平衡隐私与利用率的问题以及同态加密等方法导致计算代价过大的问题，具有较强的鲁棒性，综合提升了隐私保护深度学习过程当中的效率以及精度。
主权项：1.一种基于密文的负数据库及深度学习的数据隐私保护方法，其特征在于：采用数据隐私保护模型进行数据隐私保护；所述数据隐私保护模型，获取过程包括以下步骤：步骤1：对原始数据进行预处理，转换为二进制串X＝{X1…Xn}；步骤2：随机生成指定长度的密钥K与步骤1处理后的数据进行异或加密，获得加密后的数据X'＝{X1'…Xn'}；步骤3：选取负数据库生成算法，针对步骤2加密后的数据X'＝{X1'…Xn'}，生成相应的负数据库NDB＝{NDB1…NDBn}；步骤4：从步骤3中提取负数据库的梗概S＝{S1...Sn}，其中Si是NDBi的梗概；步骤5：基于梗概S，完成基于负数据库的激活函数估算，并训练深度学习网络，直到网络收敛，获得训练好的数据隐私保护模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 基于密文的负数据库及深度学习的数据隐私保护方法
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