[发明专利]基于安全内积函数的多客户端人工智能分类方法及系统

权利要求书

1.一种基于安全内积函数的多客户端人工智能分类方法，其特征在于：参与者包括拥有x个客户端的实体AA、部署了神经网络分类器的云服务器BB和第三方实体CC；

所述方法包括以下步骤：

步骤1：所述第三方实体CC生成安全内积函数计算所需数据并分发给所述实体AA和所述云服务器BB；

步骤2：所述实体AA对自己拥有的数据进行安全计算后把计算结果发送给所述云服务器BB；

步骤3：所述云服务器BB和所述第三方实体CC交互产生安全内积函数的聚合所需的数据；

步骤4：所述云服务器BB利用步骤2中所述实体AA发送的计算结果完成安全内积函数的聚合；

步骤5：所述云服务器BB把步骤4得到的聚合结果输入神经网络分类器进行预测，得到预测的分类结果，并发送给所述实体AA。

2.根据权利要求1所述的基于安全内积函数的多客户端人工智能分类方法，其特征在于：步骤1中，所述第三方实体CC选择一个整数Ω，计算2^Ω记为所述第三方实体CC随机选择两个大于的二分之一且小于的素数α,β；所述第三方实体CC计算α,β的乘积记为π；所述第三方实体CC计算π的平方记为b；所述第三方实体CC计算1+π记为a；所述第三方实体CC根据a,b生成一个以a为生成元，b为模数的乘法循环群W；所述第三方实体CC生成一个安全哈希函数H，可以把任意长度的字符串映射为群W上的一个元素；

所述第三方实体CC随机从0到(b-1)之间选取m×n个正整数其中m为神经网络分类器第一层线性感知器神经元的数量，n为所述实体AA中第一个客户端拥有的部分数据编码后形成的向量中包含的元素个数；所述第三方实体CC利用生成一个m行n列的矩阵所述第三方实体CC重复执行m行n列的矩阵生成过程，共生成x个矩阵P⁽¹⁾，P⁽²⁾，…，P^(x)；

所述第三方实体CC把P⁽¹⁾和a,b,W,H一起发送给所述实体AA的第1个客户端，把P⁽²⁾和a,b,W,H一起发送给所述实体AA的第2个客户端，依次类推，直到把P^(x)和a,b,W,H发送给所述实体AA的第x个客户端；

所述第三方实体CC把a,b,π,W,H发送给BB。

3.根据权利要求2所述的基于安全内积函数的多客户端人工智能分类方法，其特征在于，步骤2的具体实现包括以下子步骤：

步骤2.1：所述实体AA的第一个客户端接收所述第三方实体CC发送的P⁽¹⁾和a,b,W,H；

步骤2.2：所述实体AA的第一个客户端选取一个任意长度的字符串e；

步骤2.3：所述实体AA的第一个客户端计算e的哈希函数值记为H(e)，并发送给所述实体AA的其他客户端；

步骤2.4：当1≤i≤m,1≤j≤n时，所述实体AA的第一个客户端对P⁽¹⁾的元素计算得到矩阵

步骤2.5：所述实体AA的第一个客户端把自己拥有的部分数据编码成向量

步骤2.6：当1≤j≤n时，所述实体AA的第一个客户端对u⁽¹⁾的元素计算得到向量

步骤2.7：当1≤i≤m,1≤j≤n时，所述实体AA的第一个客户端对L⁽¹⁾的元素和[u⁽¹⁾]的元素计算得到矩阵

步骤2.8：所述实体AA的其他x-1个客户端采用第一个客户端计算V⁽¹⁾的原理，执行步骤2.4-2.7，获得矩阵V⁽²⁾，V⁽³⁾，…，V^(x)；

步骤2.9：所述实体AA把V⁽¹⁾，V⁽²⁾，…，V^(x)和H(e)发送给所述云服务器BB。