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支持隐私保护训练的高效同态神经网络
文献摘要：
针对基于同态加密的隐私保护神经网络中存在的计算效率低和精度不足问题,提出一种三方协作下支持隐私保护训练的高效同态神经网络(HNN).首先,为降低同态加密中密文乘密文运算产生的计算开销,结合秘密共享思想设计了一种安全快速的乘法协议,将密文乘密文运算转换为复杂度较低的明文乘密文运算;其次,为避免构建HNN时产生的密文多项式多轮迭代,并提高非线性计算精度,研究了一种安全的非线性计算方法,从而对添加随机掩码的混淆明文消息执行相应的非线性算子;最后,对所设计协议的安全性、正确性及效率进行了理论分析,并对HNN的有效性及优越性进行了实验验证.实验结果表明,相较于双服务器方案PPML,HNN的训练速度提高了18.9倍,模型精度提高了1.4个百分点.
文献关键词：
同态加密;隐私保护;神经网络;模型训练;非线性计算
中图分类号：
作者姓名：
钟洋;毕仁万;颜西山;应作斌;熊金波
作者机构：
福建师范大学计算机与网络空间安全学院,福州 350117;福建省网络安全与密码技术重点实验室(福建师范大学),福州 350007;澳门城市大学数据科学学院,澳门 999078
文献出处：
引用格式：
[1]钟洋;毕仁万;颜西山;应作斌;熊金波-.支持隐私保护训练的高效同态神经网络)[J].计算机应用,2022(12):3792-3800
A类：
B类：
隐私保护,同态加密,保护神,计算效率,不足问题,三方协作,HNN,密文,计算开销,秘密共享,共享思想,安全快速,明文,多项式,多轮,高非线性,非线性计算,计算精度,掩码,线性算子,设计协议,服务器,PPML,训练速度,模型精度,百分点,模型训练
AB值：
0.36009
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