公开(公告)号：CN112818360B

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202110064852.7

申请日：2021-01-18

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 刘龙军 ,  王军辉 ,  雷瑞棋 ,  张衔哲 ,  朱劲宇 ,  侯文轩 ,  郑南宁

IPC: G06F21/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06N5/04

Abstract: 一种基于同态加密技术的深度神经网络加密推理方法，将传输到云端，云端将BN层合并到卷积层中，进行同态卷积运算，得到第一层卷积运算后的密文特征图，传输到客户端；客户端接收后，采用标记运算得到标记矩阵，传输到云端服务器，云端服务器接收到标记矩阵后，进行更新，得到第二层同态卷积层的输入特征图；进行第二层的同态卷积运算，得到第二层卷积运算后的密文特征图，传输到客户端；重复上述过程，直到得到所有卷积层运算后的密文特征图。本发明使用GPU对同态卷积运算过程加速，避免了数据的重复传输。本发明既可以减少密文的噪音增长，增大神经网络推理层数，而且密文计算开销也大大降低。

公开(公告)号：CN112818360A

公开(公告)日：2021-05-18

申请号：CN202110064852.7

申请日：2021-01-18

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 刘龙军 ,  王军辉 ,  雷瑞棋 ,  张衔哲 ,  朱劲宇 ,  侯文轩 ,  郑南宁

IPC: G06F21/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N5/04

Abstract: 一种基于同态加密技术的深度神经网络加密推理方法，将传输到云端，云端将BN层合并到卷积层中，进行同态卷积运算，得到第一层卷积运算后的密文特征图，传输到客户端；客户端接收后，采用标记运算得到标记矩阵，传输到云端服务器，云端服务器接收到标记矩阵后，进行更新，得到第二层同态卷积层的输入特征图；进行第二层的同态卷积运算，得到第二层卷积运算后的密文特征图，传输到客户端；重复上述过程，直到得到所有卷积层运算后的密文特征图。本发明使用GPU对同态卷积运算过程加速，避免了数据的重复传输。本发明既可以减少密文的噪音增长，增大神经网络推理层数，而且密文计算开销也大大降低。