基于整数向量同态加密的垃圾邮件过滤器训练方法及系统

    公开(公告)号:CN113938266B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202111098997.5

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本发明提供了一种基于整数向量同态加密的垃圾邮件过滤器训练方法及系统,包括如下步骤:S1:预处理,包括系统参数和密钥生成;S2:对训练数据集进行加密;S3:隐私保护的垃圾邮件过滤模型训练;S4:云服务器端垃圾邮件过滤模型训练完成,返回模型权重。本发明在能够在实现基本需求的前提下极大确保数据的安全性和可靠性,具有很高的实用价值和扩展空间。在模型训练的协议中,由云服务器端执行大部分计算,因此客户端的工作负载很低,当客户端的计算能力有限时,能够方便快速的计算;在基于客户端的协议中,由客户端执行大部分计算仅发生一次,在一定程度上亦降低了通信开销。

    基于整数向量同态加密的垃圾邮件过滤器训练方法及系统

    公开(公告)号:CN113938266A

    公开(公告)日:2022-01-14

    申请号:CN202111098997.5

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本发明提供了一种基于整数向量同态加密的垃圾邮件过滤器训练方法及系统,包括如下步骤:S1:预处理,包括系统参数和密钥生成;S2:对训练数据集进行加密;S3:隐私保护的垃圾邮件过滤模型训练;S4:云服务器端垃圾邮件过滤模型训练完成,返回模型权重。本发明在能够在实现基本需求的前提下极大确保数据的安全性和可靠性,具有很高的实用价值和扩展空间。在模型训练的协议中,由云服务器端执行大部分计算,因此客户端的工作负载很低,当客户端的计算能力有限时,能够方便快速的计算;在基于客户端的协议中,由客户端执行大部分计算仅发生一次,在一定程度上亦降低了通信开销。

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