基于全同态加密的神经网络激活函数计算

眭涛; 徐妍; 徐科鑫; 张野

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基于全同态加密的神经网络激活函数计算

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神经网络(Neural Network,NN)作为完成机器学习任务的一种常见方法,通常被训练用来解决数据的分类问题。激活函数是神经网络的重要组件,具有非线性的特点。文章基于全同态加密算法,研究密文上的神经网络激活函数计算,实现ReLU函数、Sigmoid函数与Sign函数等主流神经网络激活函数在密文上的计算。通过实验表明,文章所提方法可有效保障机器学习中数据的安全与隐私。

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来源
《信息网络安全》 |2021年第s01期|152-157|共6页
作者
眭涛; 徐妍; 徐科鑫; 张野;
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作者单位

银联商务股份有限公司;

中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室;

中国科学院大学网络空间安全学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类中等教育;
关键词
神经网络; 全同态加密; 激活函数; 机器学习;

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