一种公开可验证的隐私保护的支持向量机分类器系统

本发明提出一种公开可验证的隐私保护的支持向量机分类器系统，基于公开可验证同态秘密分享技术，其特点是在保护用户输入与模型参数的隐私性的同时，提供分类结果的公开可验证性。该系统提供了方案1与方案2，均包括生成密钥的可信机构，提供数据并获取结果的用户，提供支持向量机模型具体参数的模型提供者，不需要互相通信的云服务器，以及任意身份对结果进行验证的验证者。方案1需要用户于云服务器交互式通信计算来获取最终结果，非交互式的方案2仅需要用户上传输入数据即可返回最终结果，但其云服务器需要进行更复杂的计算操作。