[发明专利]一种双向隐私保密的神经网络模型共享方法在审
| 申请号： | 202111052963.2 | 申请日： | 2021-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN113792339A | 公开（公告）日： | 2021-12-14 |
| 发明（设计）人： | 张金琳;俞学劢;高航 | 申请（专利权）人： | 浙江数秦科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种双向隐私保密的神经网络模型共享方法，包括以下步骤：建立协作节点；拆分为两个连接，分别记为保留连接和协作连接；将输入层神经元删除，获得共享模型；模型方将共享模型发送给协作节点；数据源方生成协作系数k1和保留系数k2；模型方收到代币后，为协作连接分配协作权系数；计算出保留权系数，发送给数据源方；数据源方将协作值，发送给协作节点；数据源方将保留值与保留权系数的积发送给协作节点；获得全部保留值与保留权系数的积后，协作节点解算共享模型，获得共享模型预测结果，将预测结果发送给数据源方。本发明的实质性效果是：即保持了神经网络模型的隐私性，也保护了数据的隐私性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 双向 隐私 保密 神经网络 模型 共享 方法 | ||
【主权项】：
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