基于全同态加密和卷积神经网络的安全图像检索方法

    公开(公告)号:CN117668895A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311488753.7

    申请日:2023-11-09

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于图像检索隐私保护领域,具体为一种基于全同态加密和卷积神经网络的安全图像检索方法;本发明方法包括:基于全同态加密CKKS算法设计合适的网络架构,实现加密域下的卷积神经网络计算;针对加密域下的计算复杂度高的问题,对算法的网络模型进行相关优化,并通过剪枝量化融合的方案降低模型的数据规模,以减少加密域下模型推断的计算量以提高计算效率,最终实现一个保证图像数据安全的检索算法。

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