Resumen

Con la llegada de la era inteligente, cada vez se utilizan más algoritmos de inteligencia artificial y se recopila una gran cantidad de datos de usuario en el servidor en la nube para compartir y analizar, pero al mismo tiempo también aumentan los riesgos de seguridad de la filtración de datos privados. El cifrado homomórfico CKKS se ha convertido en un punto focal de investigación en el campo de la criptografía debido a su capacidad de cifrado homomórfico para números de punto flotante y eficiencia computacional comparativa. Basándose en el cifrado homomórfico CKKS, este artículo implementa un esquema de clasificación KNN seguro en servidores en la nube para el Ciberespacio (CKKSKNNC) y admite cálculos por lotes. Este artículo utiliza el esquema de cifrado homomórfico CKKS para cifrar muestras de datos de usuario y luego utiliza la distancia euclidiana, la similitud de Pearson y la similitud del coseno para calcular la similitud entre las muestras de datos cifrados. Finalmente, la clasificación

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Era inteligente; Algoritmos de inteligencia artificial; Cifrado homomórfico CKKS; Esquema de clasificación KNN seguro; Distancia euclidiana; Resultados experimentales.
• Keywords:Intelligent era; Artificial intelligence algorithms; CKKS homomorphic encryption; Secure KNN classification scheme; Euclidean distance; Experimental results