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申请/专利权人：上海科技大学

摘要：本发明提出一种公开可验证的隐私保护的支持向量机分类器系统，基于公开可验证同态秘密分享技术，其特点是在保护用户输入与模型参数的隐私性的同时，提供分类结果的公开可验证性。该系统提供了方案1与方案2，均包括生成密钥的可信机构，提供数据并获取结果的用户，提供支持向量机模型具体参数的模型提供者，不需要互相通信的云服务器，以及任意身份对结果进行验证的验证者。方案1需要用户于云服务器交互式通信计算来获取最终结果，非交互式的方案2仅需要用户上传输入数据即可返回最终结果，但其云服务器需要进行更复杂的计算操作。

主权项：1.一种公开可验证的隐私保护的支持向量机分类器系统，其特征在于，包括方案1和方案2，方案1适用于客户端具有一定的计算与通信资源，并且客户端需要尽快获取云服务器计算结果的应用场景，方案2适用于客户端缺乏计算与通信资源，并且不需要迅速返回计算结果的应用场景，支持向量机分类器系统根据实际应用场景选择方案1或方案2；其中，方案1和方案2均包括可信机构、模型提供者、用户、云服务器S1、云服务器S2和验证者；所述可信机构对支持向量机分类器系统初始化，根据选定的安全参数生成公开密钥、公开验证秘钥和私有评估秘钥，公开发表公开密钥和公开验证秘钥，并将私有评估密钥分发至云服务器S1和云服务器S2；所述模型提供者使用公开秘钥对支持向量机分类器系统中支持向量机分类模型的参数进行加密，并将加密后的支持向量机分类模型上传至云服务器S1和云服务器S2；所述用户通过所述支持向量机分类服务来进行数据分类工作，用户使用公开秘钥对自身输入数据进行加密生成私有数据密文，并提交至云服务器S1和云服务器S2；所述云服务器S1和所述云服务器S2配备大量存储和计算能力，负责托管加密后的支持向量机分类模型；若选择方案1，则云服务器S1和云服务器S2使用私有评估秘钥与用户进行交互，对私有数据密文相对应的用户数据进行交互式计算得到加密后的支持向量机分类模型的方案一部分分类结果，并将方案一部分分类结果发送给所述验证者；若选择方案2，则云服务器S1和云服务器S2使用私有评估秘钥，对私有数据密文相对应的用户数据进行本地计算得到加密后支持向量机分类模型的方案二部分分类结果，并将方案二部分分类结果发送给验证者；所述验证者使用方案一部分分类结果或方案二部分分类结果重构得到最终分类结果，并使用公开验证秘钥对最终分类结果进行验证，如果验证通过则返回最终分类结果，如果验证失败则返回错误符号表示云服务器S1或云服务器S2的计算结果未通过验证，以在不暴露支持向量机分类模型的参数和用户私有数据的前提下，仅基于公开的辅助参数与密钥来验证分类结果的正确性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海科技大学 一种公开可验证的隐私保护的支持向量机分类器系统