Bakgrund: Säkerhetsproblem har tagits upp sedan big data blev ett framträdande verktyg i dataanalys. Till exempel syftar många maskininlärningsalgoritmer till att generera förutsägelsemodeller med hjälp av träningsdata som innehåller känslig information om individer. Kryptografigemenskapen överväger säker beräkning som en lösning för integritetsskydd. I synnerhet har praktiska krav utlöst forskning om kryptografiska primitivers effektivitet. Metoder: I detta dokument presenteras en metod för att träna en logistisk regressionsmodell utan informationsläckage. Vi tillämpar det homomorfa krypteringsschemat för Cheon et al. (ASIACRYPT 2017) för en effektiv aritmetik över reella tal, och utforma en ny kodningsmetod för att minska lagringen av krypterad databas. Dessutom anpassar vi Nesterovs metod för accelererad lutning för att minska antalet iterationer samt beräkningskostnaden samtidigt som kvaliteten på en utdataklassare bibehålls. Resultat: Vår metod visar en toppmodern prestanda av homomorfa krypteringssystem i en verklig applikation. Inlämningen baserad på detta arbete valdes ut som den bästa lösningen för Track 3 vid iDASH integritets- och säkerhetstävling 2017. Till exempel tog det ca sex minuter att få en logistisk regressionsmodell med tanke på datauppsättningen bestående av 1579 prover, som var och en har 18 funktioner med en binär resultatvariabel. Slutsatser: Vi presenterar en praktisk lösning för outsourcing analysverktyg såsom logistisk regressionsanalys samtidigt som datasekretessen bevaras.
Kim och Al. I REF föreslogs en metod för att utbilda en logistisk regressionsmodell baserad på den ungefärliga homomorfa krypteringen.
Logistic regression model training based on the approximate homomorphic encryption
{'venue': 'BMC Medical Genomics', 'journal': 'BMC Medical Genomics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}