【摘 要】
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随着数据交易市场的建立和规范化，多方协同进行机器学习建模成为一种新的需求。联邦学习允许多个数据拥有方联合训练一个机器学习模型，适用于模型共建共用的场景。现有联邦学习计算框架无法适用于数据拥有方和模型需求方诉求不同、模型共建不共用的场景。针对该问题，提出一种不依赖于第三方计算平台、基于同态加密的隐私保护逻辑回归协同计算方案，包括由数据拥有方、模型需求方和密钥生成者构成的一个多方协同计算框架，以及基于
【基金项目】
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科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目（2018AAA0101200）；
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随着数据交易市场的建立和规范化，多方协同进行机器学习建模成为一种新的需求。联邦学习允许多个数据拥有方联合训练一个机器学习模型，适用于模型共建共用的场景。现有联邦学习计算框架无法适用于数据拥有方和模型需求方诉求不同、模型共建不共用的场景。针对该问题，提出一种不依赖于第三方计算平台、基于同态加密的隐私保护逻辑回归协同计算方案，包括由数据拥有方、模型需求方和密钥生成者构成的一个多方协同计算框架，以及基于该框架的多方交互协同计算流程，可在不泄漏模型信息及各方数据隐私的前提下协作完成模型训练任务，通过建立攻击模型分析了协同计算方案的安全性。基于先进的浮点数全同态加密方案CKKS在小型计算机集群上实现了协同计算的原型系统，并对原型系统进行了计算和通信优化，包括提前终止训练和将密文同态运算卸载到GPU上提高计算效率。在五个小型医疗数据集上进行的实验表明，计算优化措施获得了约50倍的速度提升，协同计算原型系统可在中小规模的数据集上满足实用性的要求。
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