Модель машинного обучения, основанная на гетерогенных данных

Аннотация

Большие данные широко используются во многих областях бизнеса. Информация между организациями систематически воспроизводится и обрабатывается данными, а собранные данные существенно различаются по атрибутам. Составляя разнородные наборы данных, они дополняют друг друга, следовательно, необходим обмен данными между организациями. В процессе совместного обучения машинного обучения на основе разнородных данных текущая схема имеет множество проблем, включая эффективность, безопасность и доступность в реальных ситуациях. В этой статье мы предлагаем безопасный механизм обучения МОВ, основанный на блокчейне консорциума и пороговом гомоморфном алгоритме шифрования. Путем внедрения блокчейна консорциума можно построить децентрализованную платформу обмена данными, а также разработать безопасный алгоритм классификатора опорно-векторные машины на основе порогового гомоморфного шифрования.