面向深度神经网络的安全计算协议设计方法

• 作者: 刘西蒙 毕仁万 熊金波 陈前昕
• 来源期刊: 网络与信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度神经网络 加性秘密共享 安全计算协议 加法-乘法转换 数组单元
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 130-139
• 页数: 10页
• 分类号: TP393
• 字数: 10277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.2096-109x.2020050

摘要

针对深度神经网络模型计算过程中存在的信息泄露问题,结合加性秘密共享方案,在两台非共谋的边缘服务器间设计安全高效的交互计算协议.考虑到非线性函数不能直接拆分,首先提出一组基本转换协议,实现加性副本和乘性副本的安全转换,经过少量调用,可以安全计算幂函数、比较、指数、对数、除法等底层函数.由于数据传递和计算特点,协议可以扩展至数组计算.理论分析证明了协议的正确性、高效性和安全性,实验结果表明,协议具有较小的误差,其计算和通信开销均优于现有设计方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊金波	福建师范大学数学与信息学院	42	305	11.0	15.0
2	刘西蒙	福州大学数学与计算机科学学院	5	0	0.0	0.0
3	毕仁万	福建师范大学数学与信息学院	2	1	1.0	1.0
4	陈前昕	福建师范大学数学与信息学院	1	0	0.0	0.0