【摘 要】
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k近邻(k-nearest neighbor,简称kNN)分类器在生物信息学、股票预测、网页分类以及鸢尾花分类预测等方面都有着广泛的应用.随着用户隐私保护意识的日益提高,kNN分类器也需要对
【机 构】
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东北大学软件学院,信息安全国家重点实验室（中国科学院信息工程研究所）,沈阳工业大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872069),中央高校基本科研业务费专项资金(N171704005,N181704004),沈阳市科技计划(18-013-0-01)
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k近邻(k-nearest neighbor,简称kNN)分类器在生物信息学、股票预测、网页分类以及鸢尾花分类预测等方面都有着广泛的应用.随着用户隐私保护意识的日益提高,kNN分类器也需要对密文数据提供分类支持,进而保证用户数据的隐私性,即设计一种支持隐私保护的k近邻分类器(privacy-preserving k-nearest neighbor classifier,简称PP-kNN).首先,对kNN分类器的操作进行分析,从中提取出一些基本操作,包括加法、乘法、比较、内积等.然后,选择两种同态加密方案
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