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公开(公告)号：CN116522377A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310304659.5
申请日：2023-03-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及隐私计算技术领域，具体涉及一种非交互式在线医疗预诊系统的数据隐私保护方法，针对复杂的垂直分区医疗数据场景，构建了一种保护用户数据的PPML模型，与传统的PPML方案不同，数据提供商组将对本地垂直医学数据集进行预处理，将本地数据属性转化为数据矩阵，并通过内积函数加密和随机盲因子对矩阵进行加密，将其上传到云服务器后，随即离线，实现非交互式模型训练；同时引入辅助云服务器进行隐私保护数据聚合，训练云服务器负责训练LR模型，两者之间只存在一次单向单轮通信；此外，由于辅助云服务器获得的是聚合结果的密文，而训练云服务器获得的是通过整合数据训练得到的全局模型，因此不能通过推断攻击获得单个用户的信息，保护了隐私。
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