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时间:2020年04月10日 03:44

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在医学研究、公共安全和商业合作等一些应用领域,需要在大规模分布式数据集上执行统计分析[34-36]和机器学习任务[37-41],但考虑法律法规等因素的限制,需要在不泄露隐私数据前提下进行分布式数据统计分析和机器学习。针对分布式数据集统计分析,现有方案基于安全多方计算、秘密共享、本地化差分隐私和同态加密等技术实现。然而,安全多方计算方法不适用于大规模数据提供者参与;秘密共享使数据提供者失去数据控制权;本地化差分隐私需要平衡数据的可用性和隐私损失;同态加密能够保证数据提供者不失去数据控制权,而且不需要考虑隐私损失,但是实现的前提是数据提供者提供真实数据和计算节点的可信计算。针对分布式机器学习,由于数据提供者和数据需求者之间不存在完全的信任,各个数据提供者也可能会提供不可靠的数据或参数扰乱最终结果,以及由于经济利益等因素提前退出。所以,数据使用者需要对分布式数据集统计分析和分布式机器学习进行验证,以及需要合理的经济激励促进其顺利执行。


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