基于同态加密的隐私保护大数据主成分分析方法及系统

专利主权项内容

1.基于同态加密的隐私保护大数据主成分分析方法，其特征在于，包括：客户端对待分析的隐私数据集进行划分，利用协商好的全同态加密方案，将划分后的数据集打包成多个密文，并发送给云服务器；云服务器对收到的密文执行同态协方差矩阵计算，基于计算好的协方差矩阵密文，通过同态PowerMethod方法获得隐私数据集的特征向量及其特征值的密文，作为主成分密文发送给客户端；客户端利用协商好的全同态加密方案，对收到的主成分密文进行解密，得到隐私数据集的主成分；其中，所述通过同态PowerMethod方法获得隐私数据集的特征向量及其特征值的密文，迭代执行轮同态PowerMethod方法，计算前/>个特征向量及其特征值的密文，其中，/>为预设参数，每轮执行的操作为：通过连续的协方差矩阵变换，计算近似特征向量；使用迭代的方式逼近开方求逆函数，对近似特征向量进行同态向量归一化；翻转近似特征向量的轴，计算特征向量及其特征值的密文；使用本次迭代计算的特征值和特征向量，计算特征偏移后的协方差矩阵；其中，所述同态协方差矩阵计算，通过多同态矩阵乘法的并行处理实现，具体步骤为：计算数据集的均值向量，基于均值向量，使用同态矩阵乘法进一步计算均值矩阵；通过并行执行子矩阵的内积操作的方式，进行数据集的转置相乘；基于转置相乘的结果和均值矩阵，得到协方差矩阵。