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2023-06-11 发布于四川
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一种基于同态加密的安全朴素贝叶斯分类器训练方法.pdf

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本发明涉及数据隐私保护领域，具体涉及一种基于同态加密的安全朴素贝叶斯分类器训练方法，设训练数据集的记录共包含C种类别，每个记录包含d个属性，具体为：首先对C种类别中的每一类，通过隐私服务器与所有单位进行交互计算，得到每一类的类先验概率，即为该样本类别出现的频率；然后对第1个属性到第d个属性的每一个属性进行判断。本发明在不泄露各家单位的训练数据集的隐私的前提下，实现基于多家单位的训练数据集，训练朴素贝叶斯分类器，并能够实现即使隐私服务器与多家单位其中的一些单位串通，串通之后的隐私服务器或者单位也无

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112966776 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110316582.4 (22)申请日 2021.03.24 (71)申请人之江

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