聚类装置、聚类方法以及程序
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118056201A

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202280067250.X

    申请日:2022-01-07

    Abstract: 提供能够在将计算过程、中途的值全部隐匿的状态下安全地进行层次型聚类的聚类装置。聚类装置包含:集群ID更新部,将最接近的两个集群进行结合,并更新将数据ID和集群ID一对一地建立了对应的集群ID表格的集群ID;以及集群之间距离更新部,执行从作为全部集群之间的距离的表格的集群之间距离表格,删除与进行结合的集群对应的信息的删除处理、以及在集群之间距离表格中,追加新结合的集群与其它集群的距离的追加处理,并更新集群之间距离表格,集群ID表格以及集群之间距离表格的信息被加密,所述聚类装置使用未解密而被加密的信息,进行集群ID更新部中的处理、以及集群之间距离更新部中的追加处理。

    秘密S型函数计算系统、装置、方法及记录介质

    公开(公告)号:CN112805769B

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN201980064800.0

    申请日:2019-09-25

    Abstract: 提供高速并且高精度地对S型函数进行秘密计算的技术。秘密S型函数计算系统将g(x)设为能秘密计算的函数,根据输入值x的份额[[x]]计算对于输入值x的S型函数的值的份额[[σ'(x)]],包括:第一比较单元,生成第一比较结果[[c]]=less_than([[x]],t1);第二比较单元,生成第二比较结果[[d]]=greater_than([[x]],t0);第一逻辑计算单元,生成第一逻辑计算结果[[e]]=not([[c]]);第二逻辑计算单元,生成第二逻辑计算结果[[k]]=and([[c]],[[d]])或者[[k]]=mul([[c]],[[d]]);以及函数值计算单元,计算份额[[σ'(x)]]=mul([[k]],[[g(x)]])+[[e]]。

    秘密集群计算系统、秘密集群计算装置、秘密集群计算方法、程序

    公开(公告)号:CN118511210A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202280088170.2

    申请日:2022-01-11

    Abstract: 提供在将数据隐匿的状态下高精度地秘密计算k‑means法的技术。包含:质心表格初始化单元,将包含集群ID j的份额和集群ID j的质心的份额的组作为第j记录的表格设定为质心表格的初始值;距离表格计算单元,计算包含数据ID i的份额、集群ID j的份额、数据ID i的数据与集群ID j的质心的距离dij的份额的组作为第M(j‑1)+i记录而距离表格;集群ID表格计算单元,计算包含数据ID i的份额和数据ID i的数据所属的集群的集群ID k(i)的份额的组作为第i记录的集群ID表格;以及质心表格计算单元,计算质心表格。

    秘密归一化指数函数计算系统、装置、方法以及记录介质

    公开(公告)号:CN114245917B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN201980099136.3

    申请日:2019-08-14

    Abstract: 本发明提供一种高速且高精度地对归一化指数函数进行秘密计算的技术。根据份额([[u1]],…,[[uJ]])来计算份额([[softmax(u1)]],…,[[softmax(uJ)]])的秘密归一化指数函数计算系统包括:减法单元,计算份额([[u1‑u1]],[[u2‑u1]],…,[[uJ‑uJ]]);第一秘密批量映射计算单元,计算([[exp(u1‑u1)]],[[exp(u2‑u1)]],…,[[exp(uJ‑uJ)]]);加法单元,计算份额([[∑j=1Jexp(uj‑u1)]],…,J[[∑j=1exp(uj‑uJ)]]);及第二秘密批量映射计算单元,计算份额([[softmax(u1)]],…,[softmax(uJ)]])。

    参数估计装置、参数估计系统、参数估计方法及程序

    公开(公告)号:CN116324935A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202080106085.5

    申请日:2020-10-16

    Abstract: 一种参数估计装置,通过安全计算进行cox比例风险模型的参数估计,所述参数估计装置具备:数据保存部,对数据库进行保存,该数据库按照每个观测对象具有记录,该记录包含事件被观测到的时点、该时点的观测对象的特征量、及该时点的观测对象的状态;运算部,从所述数据库中读取由时点构成的矢量,通过对该矢量进行排序,生成置换表和表示时点的边界的标志,通过使用所述置换表和所述标志,在对时点的值进行隐藏的同时执行所述特征量的每个时点的汇总,并根据汇总结果进行所述参数估计;及输出部,输出由所述运算部估计出的参数。

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