【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是一种信息安全领域的技术，具体是一种基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法。
技术介绍
1、基于安全多方计算的隐私保护支持向量机是一种使用秘密分享的隐私保护计算方法，它可以在不泄露参与方数据的前提下，完成支持向量机的模型训练。但现有基于安全多方计算的隐私保护支持向量机技术存在的主要问题在于：1)支持向量机核矩阵计算效率低，对于规模为256×784的mnist数据集，计算线性核矩阵时，每一方的通信开销为3gb。2)安全比较协议效率低。对于规模为500×100的数据集，完成支持向量机模型的安全训练需要30分钟，每一方的通信开销约为2gb，其中安全比较协议的计算和通信开销所占比重约为80％。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术在n方抗n-1方恶意敌手合谋的安全性模型下，隐私保护支持向量机算法效率低的缺陷，提出一种基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，使用安全多方计算实现隐私保护支持向量机，适用于含有n个参与方，其中n-1方是恶意敌手并能够合谋的恶意敌手场景。对于m×k的数据集，能够将每一方的通信复杂度由o(m2k)降低为o(m2)的同时，将每一方的通信轮数降低一半，通信量减少40％并能够抵抗恶意敌手的攻击，达到可证明安全性，在任意多方(非全部参与方)恶意敌手合谋的情况下仍然可以保证安全性。
2、本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术涉及一种基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，n个协议参与方p1,p2,…,
4、所述的两种秘密分享是指：[x]和[[x]]，其中：x为输入数据，存在值，和全局密钥α，安全参数σ＝s-log s，公开常数δx，满足δx＝δx+x。参与方pi持有的参数xi,δx，记
5、所述的输入协议是指：对于参与方pi的输入x，生成[x]和[[x]]，具体包括：
6、1)预处理阶段：
7、1.1)对于所有的n个参与方，第i个参与方从整数环上选取随机数记为
8、1.2)数据x的持有方pi从整数环上随机选取随机数记为δx。
9、2)在线阶段：
10、1.1)数据x的持有方pi计算并广播δx＝δx+x。
11、2.2)对于所有的n个参与方，第i个参与方本地计算各方持有
12、所述输出协议是指：n个参与方分别通过[x]和[[x]]一起重构x，具体为：每个参与方pi向其他n-1方广播自己持有的每个参与方分别计算从而恢复x。
13、所述的矩阵乘法协议是指：对于输入[[ap×q]],[[bq×r]]，生成[[cp×r]]使得cp×r＝ap×qbq×r，具体包括：
14、1)预处理阶段：各参与方对于矩阵a和b的每一个元素[ai,j],[bj,k]，生成使得从而得到矩阵γab＝δaδb。同时生成随机的矩阵[δc]。
15、2)在线阶段：参与方pi计算[δc]i＝δaδb-δa[δb]i-δb[δa]i+[γab]i+[δc]i并广播得到明文δc，设置[[c]]＝([δc],δc)。
16、所述的比较协议是指：对于输入[x]、[y]，生成[u]使得u是x<y的比较结果，即x<y时u＝1，否则u＝0，具体包括：
17、1)预处理阶段：参与方持有秘密分享[x]和[y]，并生成有限域zm上随机值r的每一比特的秘密分享([r],[r0]2,[r1]2,…,[rm-1]2)。
18、2)在线阶段：参与方在本地计算[a]＝[x]+[y]+[r]以及[b]＝[a]+2k mod m，并公开[a]从而得到公开值a和b。参与方使用布尔电路比较公开数a和比特([r0]2,[r1]2,…,[rm-1]2)的大小，以及比较公开数b和([r0]2,[r1]2,…,[rm-1]2)的大小，结果分别记为[t1]和[t2]。参与方本地直接得到b和m的比较结果记为t3。所有方本地计算[u]2＝1-([t1]-[t2]+t3)并公开，得到u即为x<y的比较结果。
19、所述的保证安全性是指：任何控制n-1个参与方的恶意敌手都不能恢复出数据的明文且任何控制n-1个参与方的恶意敌手都不能导致诚实方获得错误的结果，当诚实方检测出错误时随时停止协议。
20、所述的恶意敌手是指：在协议运行过程中可以在多项式时间内执行任何操作的敌手，包括但不限于读取所控制的参与方的内部状态、发送错误的数据、不遵守协议的内容等行为。
21、技术效果
22、本专利技术通过改进的秘密分享格式，通过高效的矩阵乘法实现线性核矩阵计算；通过安全比较协议完成支持向量机中的比较计算。与现有技术相比，本专利技术能够在n方抗n-1方恶意敌手合谋的安全性下，矩阵乘法协议在线通信开销降低一个数据维度且安全比较协议的通信轮数降低一半，通信量减少40％。
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1.一种基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，其特征在于，n个协议参与方P1,P2,…,Pn使用输入协议完成两种秘密分享的生成；n个参与方使用安全矩阵乘法协议计算线性核矩阵的秘密分享；n个参与方使用安全比较协议完成支持向量机训练中的比较计算；n个参与方使用输出协议在保证安全性的情况下输出最终结果；
2.根据权利要求1所述的基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，其特征是，所述的输入协议是指：对于参与方Pi的输入x，生成[x]和[[x]]，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，其特征是，所述输出协议是指：n个参与方分别通过[x]和[[x]]一起重构x，具体为：每个参与方Pi向其他n-1方广播自己持有的每个参与方分别计算从而恢复x。
4.根据权利要求1所述的基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，其特征是，所述的矩阵乘法协议是指：对于输入[[Ap×q]],[[Bq×r]]，生成[[Cp×r]]使得Cp×r＝Ap×qBq×r，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于安全多方计
6.根据权利要求1所述的基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，其特征是，所述的保证安全性是指：任何控制n-1个参与方的恶意敌手都不能恢复出数据的明文且任何控制n-1个参与方的恶意敌手都不能导致诚实方获得错误的结果，当诚实方检测出错误时随时停止协议。
7.一种实现权利要求1-6中任一所述方法的基于安全多方计算的隐私保护支持向量机系统，其特征在于，包括：输入输出模块、核矩阵计算模块和比较计算模块，其中：输入输出模块对于参与方Pi的输入x，协议参与方运行输入协议生成秘密分享[x]和[[x]]，并在所有计算完成后使用输出协议输出最终结果；核矩阵计算模块对于参与方输入的秘密分享[[A]],[[B]]，协议参与方运行矩阵乘法协议得到秘密分享[[C]]，满足C＝AB；比较单元将两个秘密分享[x]、[y]作为输入，生成x<y的比较结果u的秘密分享[u]，即当x<y时u＝1，否则u＝0；
8.根据权利要求7所述的系统，其特征是，所述的秘密分享[[C]]，在预处理阶段通过各方对于矩阵A和B的每一个元素[Ai,j],[Bj,k]，生成使得从而得到矩阵γAB＝δAδB；同时生成随机的矩阵[δC]；在在线阶段通过参与方Pi计算[ΔC]i＝ΔAΔB-ΔA[δB]i-ΔB[δA]i+[γAB]i+[δC]i并广播得到明文ΔC，设置[[C]]＝([δC],ΔC)。
9.根据权利要求7所述的系统，其特征是，所述的比较结果[u]，在预处理阶段通过参与方持有秘密分享[x]和[y]，并生成有限域Zm上随机值r的每一比特的秘密分享([r],[r0]2,[r1]2,…,[rm-1]2)；在在线阶段通过参与方在本地计算[a]＝[x]+[y]+[r]以及[b]＝a]+2kmod m，并公开[a]从而得到公开值a和b；参与方使用布尔电路比较公开数a和比特([r0]2,[r1]2,…,[rm-1]2)的大小，以及比较公开数b和([r0]2,[r1]2,…,[rm-1]2)的大小，结果分别记为[t1]和[t2]；参与方本地直接得到b和m的比较结果记为t3；
10.根据权利要求7所述的系统，其特征是，所述的输入输出模块包括：输入单元和输出单元，其中：输入单元根据每个参与方的数据x，使用输入协议通过选择随机数生成x的两种秘密分享[x]和[[x]]；输出单元根据所有参与方持有的最终结果的两种秘密分享，使用输出协议输出最终结果的明文；
...【技术特征摘要】
1.一种基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，其特征在于，n个协议参与方p1,p2,…,pn使用输入协议完成两种秘密分享的生成；n个参与方使用安全矩阵乘法协议计算线性核矩阵的秘密分享；n个参与方使用安全比较协议完成支持向量机训练中的比较计算；n个参与方使用输出协议在保证安全性的情况下输出最终结果；
2.根据权利要求1所述的基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，其特征是，所述的输入协议是指：对于参与方pi的输入x，生成[x]和[[x]]，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，其特征是，所述输出协议是指：n个参与方分别通过[x]和[[x]]一起重构x，具体为：每个参与方pi向其他n-1方广播自己持有的每个参与方分别计算从而恢复x。
4.根据权利要求1所述的基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，其特征是，所述的矩阵乘法协议是指：对于输入[[ap×q]],[[bq×r]]，生成[[cp×r]]使得cp×r＝ap×qbq×r，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，其特征是，所述的比较协议是指：对于输入[x]、[y]，生成[u]使得u是x<y的比较结果，即x<y时u＝1，否则u＝0，具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于安全多方计算的隐私保护支持向量机实现方法，其特征是，所述的保证安全性是指：任何控制n-1个参与方的恶意敌手都不能恢复出数据的明文且任何控制n-1个参与方的恶意敌手都不能导致诚实方获得错误的结果，当诚实方检测出错误时随时停止协议。
7.一种实现权利要求1-6中任一所述方法的基于安全多方计算的隐私保护支持向量机系统，其特征在于，包括：输入输出模块、核矩阵计算模块和比较计算模块，其中：输入输出模块对于参与方pi...
【专利技术属性】
技术研发人员：张永翔，丁宁，龙宇，陆海宁，谷大武，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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