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摘要
本发明公开了一种基于安全多方计算的卡方分箱方法,对于联邦学习的特征工程,提出一种新的卡方值计算方法,不需要加密所有的特征数据发送给数据应用方进行特征预处理,而是先将特征数据按类别分组,混入虚假分组,并对分组类别进行标记后加密发送给数据应用方,加密分组类别将会大幅度减少加密处理的数据量,数据应用方不需要解密所有特征数据,避免了巨大的资源损耗；数据提供方发送给数据应用方的是特征数据的分组信息,数据应用方解密后获取的是特征数据的分组信息,不包含特征数据的实际内容,并且该分组信息添加了虚假分组信息,将真实分组和虚假分组进行编码标记,相比传输脱敏数据和将真实数据加密后传输来说,提高了数据隐私的安全性。
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