隐私保护特征值分解算法

边缘加速可验证

首个支持隐私保护与结果验证的边缘辅助特征值分解外包方案，能安全地将计算任务卸载到边缘服务器并支持并行处理。

Xiaotong, Zhao · Zhang H. · Lin J. · Liang, Fan · Fanyu, Kong · Xu H. · Hua K.

IEEE Internet of Things Journal 2025

技术优势

数据隐私不泄露

通过隐私保护矩阵变换对原始数据编码，边缘服务器无法获得用户私有信息。

结果可验证

验证方案允许用户检查边缘服务器返回结果的正确性。

支持多服务器并行

协议支持多边缘服务器并行计算，从而提高特征值分解效率。

应用场景

• 大规模数据分析：百万维矩阵特征值分解可安全外包给边缘服务器，加速大规模数据分析。
• 智能物联网系统：资源受限的物联网设备可将繁重的特征值分解卸载到边缘，同时保护数据隐私。
• 边缘计算安全：提供隐私保护矩阵变换与验证方案，保障边缘计算中外包计算的数据安全。