Classification de texte supervisée au moyen du chiffrement homomorphe - ARCHIVÉ
Articles et rapports : 11-522-X202100100027
Les préoccupations en matière de confidentialité constituent un obstacle à l’application d’analyses à distance, notamment l’apprentissage automatique, sur des données sensibles au sein du nuage. Dans le cadre de ce travail, nous utilisons un schéma de chiffrement totalement homomorphe à niveau pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique supervisé de bout en bout à classer du texte tout en protégeant la confidentialité des points de données d’entrée. Nous entraînons notre réseau neuronal à simple couche sur un important ensemble de données de simulation en fournissant une solution pratique à une tâche de classification de textes réels comprenant de multiples catégories. Pour améliorer à la fois la précision et le temps d’entraînement, nous entraînons un ensemble de tels classificateurs en parallèle par un groupage de cryptogrammes.
Mots clés : protection des renseignements personnels, apprentissage automatique, chiffrement
Produit principal : La série des symposiums internationaux de Statistique Canada : recueil
Format | Date de sortie | Informations supplémentaires |
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29 octobre 2021 |
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