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基于小批量随机梯度下降法的SVM训练隐私保护方案OA北大核心CSTPCD

Privacy-preserving Scheme for SVM Training Based on Mini-batch SGD

中文摘要英文摘要

使用支持向量机(support vector machine,SVM)处理敏感数据时,隐私保护很重要,已有SVM隐私保护方案基于批量梯度下降法(batch gradient descent,BGD)进行训练,计算开销巨大.针对该问题,提出基于小批量随机梯度下降法(mini-batch stochastic gradient descent,Mini-batch SGD)的SVM隐私保护方案.首先,设计基于Mini-batch SGD的SVM训练算…查看全部>>

When using a support vector machine(SVM)to process sensitive data,privacy protection is very important.The existing SVM privacy-preserving schemes are trained based on batch gradient descent(BGD)algorithm,and they have huge computational overhead.To solve this problem,this paper proposed a privacy-preserving scheme for SVM training based on mini-batch stochastic gradient descent(Mini-batch SGD).Firstly,it designed the SVM training algorithm based on Mini-bat…查看全部>>

王杰昌;刘玉岭;张平;刘牧华;赵新辉

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计算机与自动化

小批量随机梯度下降法支持向量机同态加密同态哈希函数隐私保护

Mini-batch SGDSVMhomomorphic encryptionhomomorphic hash functionprivacy-preserving

《信息安全研究》 2024 (10)

967-974,8

国家自然科学基金项目(62102134)基础加强计划技术领域基金项目(2021-JCJQ-JJ-0908)河南省科技攻关项目(232102210138,232102210130,232102320309)龙门实验室重大科技项目(231100220300)河南省高等学校重点科研项目(23A520046,23A413005)

10.12379/j.issn.2096-1057.2024.10.11

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