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机器学习技术的广泛应用使得用户数据面临严重的隐私泄露风险,而基于安全多方计算技术的隐私保护分布式机器学习协议成为广受关注的研究领域. 传统的安全多方计算协议为了实现恶意敌手模型下的安全性,需要使用认证秘密分享、零知识证明等工具,使得协议实现效率较低. 为了得到更高效的协议,Chaudhari等人提出Trident四方协议框架,在三方协议的基础上,引入一个诚实参与方作为可信第三方来执行协议;而Koti等人提出的Swift框架,在参与方诚实大多数的三方协议背景下,通过一个筛选过程选出一个诚实参与方作为可信第三方来完成协议,并将该框架推广到诚实大多数的四方协议. 在这样的计算框架下,作为可信第三方会拥有所有用户的敏感数据,违背了安全多方计算的初衷. 针对此问题, 设计了一个基于(2,4)秘密分享的四方机器学习协议,改进Swift框架的诚实参与方筛选过程,以确定出2个诚实参与方,并通过他们执行一个半诚实的安全两方计算协议,高效地完成计算任务. 该协议将在线阶段的25%通信负载转移到了离线阶段,提高了方案在线阶段的效率. 相似文献
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电子商务是未来商务交易的主要形式,电子商务网站是电子商务的主要承担者和表现者。但是,纵观各大浏览器主页,门户网站种类繁多,甚至有很多无效的信息,在干扰我们。本文以促进家庭内部交流为基本目标及网站内容全面化、广泛化的特点为基础,提出了家庭网网站的设计与运营的设计研究。重点讲解了网站的功能设计与分析,网站的财务分析及运营。家庭网网站突出的优势在于将各网站的信息综合利用,安全无广告,针对不同年龄设定不同的模块以及确定相应的操作模式。 相似文献
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电子健康记录(electronic health records, EHR)的隐私保护成为现代人越来越关注的问题.区块链是随着比特币等数字加密货币普及而兴起的技术,具有“去中心化”和“不可篡改”等特点.现有的电子健康记录管理系统往往注重保护用户隐私数据而忽略了患者与其他角色交互时存在的安全问题,尤其是并未针对理赔过程中保险公司可查看患者敏感数据侵犯患者隐私这一问题提出明确的解决方案.故提出了一个基于区块链的可同时解决以上3个问题的方案,并将同态加密和以太坊的智能合约技术相结合,实现了保险公司在无法获取用户EHR明文和理赔对象ID的情况下仍能判断是否理赔的功能,交互过程中不向非授权用户泄露患者的任何敏感数据,加强了对用户数据的隐私保护.分析了在保护患者隐私的前提下不同角色在不同应用需求下的交互过程,并对该方案进行安全性分析和性能评估. 相似文献
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