随着大数据技术、人工智能和物联网的日益普及，数据共享对于全球公共和私营部门的组 织来说变得至关重要。 Gartner 在文章“数据是加速数字业务的商业必需品”中预测，到 2 023 年，促进数据共享的组织将在大多数业务价值指标上胜过那些不提倡数据共享的组 织。数据共享还有助于更创新、更有效地应对社会面临的一些最大挑战。 数据交易平台面临的主要困难之一是需要在通过加密技术维护适当级别的隐私和机密性来 保护数据所有者的利益之余，仍然可以执行法规遵从性尽职调查和数据挖掘活动以产生有 价值的见解。逻辑回归是在明文场景中用于实现这些目标的最常见的机器学习方法之一。 Baldwin 和 Krishna Dayanidhi 在“Natural Language Processing with Java and LingPipe Cookbook”一书中指出，逻辑回归是负责大多数工业分类器的机器学习方法之一，并且肯 定是性能最好的分类器之一.此外，神经网络可以看作是一系列相互堆叠的逻辑回归分类器 （参见“Speech and Language Processing, 3rd edition, by Dainiel Jurasky and James Martin）。因此，我们建议开发和实现一种可以对加密数据进行可以达到适当的准确度的逻 辑回归的有效方法。这为开发隐私保护数据共享平台提供了基础，该平台可以进行适当的 尽职调查并产生有价值的见解。此外，由于所有数据在整个过程中保持加密，通过加密实 现机密性和隐私性，平台还可以作为对数据所有者提供具隐私保护性的数据挖掘服务的提 供者。