Abstract-För att förbättra noggrannheten i lärande resultat, i praktiken flera parter kan samarbeta genom att genomföra gemensamma BackPropagation neurala nätverk lärande på föreningen av sina respektive datamängder. Under denna process vill ingen part lämna ut sina privata uppgifter till andra. Befintliga system som stöder denna typ av samarbete lärande är antingen begränsade i sättet att datadelning eller bara överväga två parter. Det saknas en lösning som gör det möjligt för två eller flera parter, var och en med en godtyckligt partitionerad datauppsättning, att gemensamt genomföra lärandet. Detta papper löser detta öppna problem genom att utnyttja kraften i cloud computing. I vårt föreslagna schema krypterar varje part sina privata data lokalt och laddar upp chiffertexterna i molnet. Molnet utför sedan de flesta av de operationer som avser inlärningsalgoritmer över chiffertexter utan att känna till de ursprungliga privata data. Genom att säkert avlasta den dyra verksamheten till molnet håller vi beräknings- och kommunikationskostnaderna på varje part minimalt och oberoende av antalet deltagare. För att stödja flexibla operationer över chiffertexter, antar och skräddarsyr vi BGN "doubly homomorphic" krypteringsalgoritm för multipart inställning. Numerisk analys och experiment på råvarumoln visar att vårt system är säkert, effektivt och korrekt.
REF föreslog sekretessbevarande back-propagation neurala nätverk lärande via cloud computing, där privata data från varje part först krypteras innan de laddas upp till molnet, och operationer över chiffertexts stöds via dubbelt homomorphic kryptering.
Privacy Preserving Back-Propagation Neural Network Learning Made Practical with Cloud Computing
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}