| 专利号 | 2021114728353 | 申请日 | 2021-12-03 | 专利名称 | 一种具有隐私性保护的深度神经网络推理方法 |
| 授权日 | 2024-04-26 | 专利权人 | 青岛大学 | 发明人 | 于佳;郭丽;郝蓉 |
| 主分类号 | G06F21/62 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种具有隐私性保护的深度神经网络推理方法，包括：客户端生成密钥；客户端利用密钥对输入数据矩阵和训练好的深度神经网络模型的权值矩阵进行加密，并发送给边缘服务器；边缘服务器利用接收到的深度神经网络模型的权值矩阵对输入数据矩阵进行线性层计算，并返回结果给客户端；客户端对返回的结果进行验证，若结果正确则接收，若结果不正确则拒绝接收；对于验证正确的结果，客户端利用本地存储的密钥和偏置矩阵恢复出线性层的实际输出结果；客户端在本地进行非线性层的计算，并将计算结果作为下一层线性层的输入，循环上述步骤直至得到最终推理结果。本发明能够节省用户的计算开销，同时又能保证用户数据和模型的隐私性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 互联网与云计算、大数据服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
