【源码】基于SecretFlow框架的隐私保护垃圾邮件过滤系统

项目简介

本项目致力于打造一个多模型、用户友好且易于扩展的垃圾邮件过滤器。借助SecretFlow框架实现隐私保护机器学习，使得不同数据持有方能够在不暴露原始数据的情况下进行安全计算，进而精准过滤垃圾邮件。

项目的主要特性和功能

1. 多模型支持：包含逻辑回归、决策树、神经网络等多种机器学习模型，可按需灵活选用。
2. 隐私保护：依靠SecretFlow框架，确保数据持有方在安全计算时原始数据不被泄露，有效保护用户隐私。
3. 易于扩展：提供模型选择器，便于开发者添加新的模型或算法，增强系统扩展性。
4. 分布式计算：支持分布式计算环境，能高效处理大规模数据。

安装使用步骤

安装依赖

确保已安装Python 3.10、SecretFlow 1.5.0b0、numpy、pandas等依赖库，可通过pip进行安装。

使用步骤

1. 假设用户已下载本项目的源码文件。
2. 下载数据集，将其放置于data目录下。
3. 安装所需依赖库。
4. 运行main.py作为程序入口点。
5. 可根据实际需求调整模型参数和配置。

注意事项

• 项目中的main_alice_MPC.py和main_bob_MPC.py存在BUG，尚未修复，使用时需留意。
• 因涉及安全计算和隐私保护，使用时请遵守相关法律法规。
• 本项目仅用于学习和研究，实际部署前需充分测试和优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】