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号为利用多组训练数据训练出来的用于分类的机用机器学习技术对图像分类时进行隐私保护导2将待分类的图像利用Paillier加密算法进行加密；其中，将待分类对所述加密后的图像进行属性的约简，其中，所述约简之后将进行属性约简之后的加密图像输入到加密之后的所述模型中得到输出结果，其中，利用Paillier解密算法对所述模型的输出结果3[0015]利用Paillier解密算法对所述模型的输出结果进行解密后获得所述图像的分类[0016]进一步的，将进行属性约简之后的加密图像输入到所述模型中得到输出结果包4用于分类的机器学习模型；对所述模型的输出结果进行解密后获得所述图像的分类结果。通过本申请解决了利用机器学习技术对图像分类时进行隐私保护导致的效率低下的问题，5述模型为利用多组训练数据训练出来的用于分类的机器[0044]利用Paillier解密算法对所述模型的输出结果进行解密后获得所述图像的分类[0045]为了增强对系统的隐私保护，本发明的实施例还进一步对机器学习模型进行加6[0057](2)对经预处理的图像用灰度共生矩阵的方法进行特征提取：先设置灰度共生矩[0062](5)生成Paillier加密算法的公钥和私钥，并加密剩余的10％的特征库对应的图[0063]具体的，Paillier加密算法的原理如下：先随机选取a、b两个大素数以及7[0066](6)用基于安全曼哈顿距离的加密属性约简算法对图像测试集进行属性约简，得[0068]计算特征向量间的安全曼哈顿距离，安全曼哈顿距离记为ed(|X_Y|)，定义为：根据安全曼哈顿距离对特征集合进行属性约行特征向量中(即第i个样本)的某两个属性所对应的8安全乘法即为给定E(w)和E(x)，可通过公式w*x＝(w_rw)*(x_rx)+w*rw[0076]将上述图像分类方法在UCI中的ionosphere和heart数据集上做了测试，分别对度甚至精度不变可以让加解密的时间减少几倍9Paillier加密的同态性和安全乘法协议可以使SVM直接对加密的图像集进行分类，保证了可编程设备上执行的指令
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