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Building Equi-Width Histograms on Homomorphically Encrypted Data
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AI
DOI：10.3390-fi17060256.png)
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摘要
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直方图被广泛用于总结数据分布、检测异常以及提高机器学习模型的准确性。然而，传统的直方图方法需要访问原始数据，引发了隐私担忧，特别是在敏感的物联网（IoT）应用中。基于加密的技术提供了潜在的解决方案；然而，它们仅保护传输或存储中的数据，分析时需要解密，这使原始数据面临潜在的隐私风险。在本文中，我们提出了一种直接在同态加密的物联网数据上构建隐私保护直方图的方法，利用了在Concrete框架中实现的Torus上的快速完全同态加密（TFHE）方案。为克服同态加密带来的挑战，我们重新设计了传统的直方图构建算法，通过解决与嵌套循环和条件语句相关的约束，使其适用于安全计算。作为评估用例，我们考虑了一种基于直方图频率计数的异常检测机制，确保在整个过程中所有数据和计算均保持加密状态。我们的方法在保持与明文基线异常检测一致的结果的同时，与现有文献中报告的方法相比，具有合理的计算开销。
Keyword:
histogram
privacy-preserving
homomorphic encryption
IoT
outlier detection
期刊
IF:
3.6
论文数:
1.3K
被引数:
6.5K
机构
暂无机构信息
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