【摘 要】
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在征信行业中,征信数据的丰富性和多样性对信用评价极为重要.然而,征信机构尤其是小型征信机构拥有的征信数据存在内容不完整、种类不全、数量不充足等问题.同时由于征信数据
【机 构】
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北京理工大学计算机学院,清华大学计算机科学与技术系,北京信息科学与技术国家研究中心,深圳前海微众银行股份有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB0803405),国家自然科学基金(61902039,61872041.61932016),北京市自然科学基金(4192050),CCF腾讯犀牛鸟基金微众银行专项基金资助.
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在征信行业中,征信数据的丰富性和多样性对信用评价极为重要.然而,征信机构尤其是小型征信机构拥有的征信数据存在内容不完整、种类不全、数量不充足等问题.同时由于征信数据价值高、隐私性强、易被非授权复制,征信机构之间难以直接共享数据.针对这一问题,本文提出了面向征信数据安全共享的SVM训练机制.首先共享数据经同态加密后存储在区块链上,保证数据不可篡改以及隐私安全.其次使用基于安全多方计算的支持向量机(SVM)在共享的加密数据上进行运算,保证在不泄露原始数据的条件下,训练信用评价模型.最后,通过真实数据集上的实验
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