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马、徐;张方国;陈晓峰;沈健

云计算中用于深度学习的隐私保护多方计算委托。 （英语） Zbl 1440.68248号

信息科学。 459, 103-116 (2018).
摘要：深度学习的最新进展提高了人工智能的技术水平，而这一成功的最重要激励因素之一是大量数据。虽然协作学习可以通过将更多的数据集纳入学习过程来提高学习准确性，但训练数据中也出现了严重的隐私问题。本文提出了一种新的云计算中保持隐私的多方深度学习框架，其中大量训练数据分布在多方之间。我们的系统使多方能够学习基于聚合数据集生成的相同神经网络模型，并且本地数据集和学习模型的隐私受到云服务器的保护。大量分析表明，我们的方案满足可验证性和隐私性的安全要求。我们的实现和实验表明，我们的系统具有可管理的计算效率，可以应用于深度学习中广泛的隐私敏感领域。

引用于三文件

理学硕士：

68T07型 人工神经网络与深度学习
64岁以下 分布式系统
68第27页 数据隐私
94A60型 密码学

关键词：

深度学习;隐私保护;多方计算委托;云计算

软件：

AlexNet公司;ImageNet公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Ma}等人，《信息科学》。459103-116（2018；Zbl 1440.68248）
全文： 内政部

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