[发明专利]基于同态加密的卷积神经网络图像分类方法有效
| 申请号： | 202110288782.3 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112949741B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 王保仓;何苏豫;段普;张本宇 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;H04L9/00;H04L9/40 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： |
本发明提出一种基于同态加密的卷积神经网络图像分类方法，用于解决现有技术中存在的隐私信息容易泄露和无法抵抗共谋攻击的技术问题，实现步骤为：构建多方深度学习场景模型；参数服务器初始化加密参数；每个用户生成自己的公钥和私钥；参数服务器生成自己的公钥和私钥；辅助服务器生成自己的公钥和私钥，以及联合公钥；每个用户获取训练图像样本集和测试图像样本集；参数服务器构建卷积神经网络模型，并初始化训练参数；用户P获取梯度向量密文并上传；参数服务器对梯度密文向量进行聚合；参数服务器和辅助服务器对聚合梯度向量密文 |
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| 搜索关键词： | 基于 同态 加密 卷积 神经网络 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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