一种基于列打包编码的非交互式安全数据降维方法及系统

By performing data dimensionality reduction within the ciphertext domain and utilizing homomorphic encryption and column packing encoding, the problem of privacy leakage during data dimensionality reduction is solved, achieving secure and efficient data dimensionality reduction, which is suitable for data preprocessing in data analysis, machine learning, and neural networks.

CN116383850BActive Publication Date: 2026-07-17NO 30 INST OF CHINA ELECTRONIC TECH GRP CORP
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Patent Information

Authority / Receiving Office
CN · China
Patent Type
Patents(China)
Current Assignee / Owner
NO 30 INST OF CHINA ELECTRONIC TECH GRP CORP
Filing Date
2023-04-11
Publication Date
2026-07-17

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Abstract

本发明公开了一种基于列打包编码的非交互式安全数据降维方法及系统，所述方法包括数据去中心化处理；数据按列进行打包编码并加密；密文域计算协方差矩阵；确定前K个特征向量；解密与数据降维。本发明利用同态加密的密文计算性质，将常规的主成分分析算法PCA等价转换为同态运算可以直接支持的密文域PCA算法，在密文域内完成对高维度数据集合的主特征向量提取，获取数据拥有者所需的特征向量，防止恶意的云端在计算过程中得到原始数据信息，保证了原始数据的隐私安全性。此外，本方案只涉及到数据拥有方到云端的一次加密数据发送和云端到数据拥有方的一次加密特征向量发送两次数据交换，使得本方案可以不依赖频繁的数据交互，更加符合实际应用场景。
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