| 云环境下基于同态加密算法的朴素贝叶斯分类器 |
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| 引用本文： | 路松峰,郭攀,夏瑞,刘锐,周军龙.云环境下基于同态加密算法的朴素贝叶斯分类器[J].华中科技大学学报(自然科学版),2023(2):39-45. |
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| 作者姓名： | 路松峰 郭攀 夏瑞 刘锐 周军龙 |
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| 作者单位： | 1. 华中科技大学网络空间安全学院;2. 深圳华中科技大学研究院;3. 华中科技大学计算机科学与技术学院 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划资助项目(2021YFB2012202)；;深圳市科技计划基础研究项目(JCYJ20210324120002006)；;工信部2021产业技术基础公共服务平台项目(2021-0171-1-1)； |
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| 摘 要： | 针对云环境中隐私数据的安全性问题，提出一种在云环境下对加密数据进行计算的模型，包含密文乘法算法、密文比较算法和密文对数算法三种密文计算算法，并将其应用到朴素贝叶斯分类器中．首先，将密文通过同态加密算法增加随机的扰动项，发送给云计算中心；然后，云计算中心在不泄露私钥的情况下，将添加随机扰动的密文数据解密为明文数据，对明文数据执行相应操作后，加密发送给云存储组件，当解密添加随机扰动的数据时不会暴露真实明文数据；接着，云存储组件通过同态加法消除随机扰动的影响，得到所需数据；最后，将密文计算算法应用在朴素贝叶斯分类器中，实现对加密文本数据的分类．实验结果表明：密文计算模型的效率有较大的提高，且该模型将大量计算放在云环境中，可以减轻客户端压力，充分利用云环境中的资源．
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| 关 键 词： | 云计算 云存储 隐私保护 数据分类 同态加密算法 监督学习 贝叶斯分类器 |
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