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毕仁万 (毕仁万.) [1] | 陈前昕 (陈前昕.) [2] | 熊金波 (熊金波.) [3] | 刘西蒙 (刘西蒙.) [4]

Indexed by:

CQVIP

Abstract:

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。

Keyword:

加性秘密共享 加法−乘法转换 安全计算协议 数组单元 深度神经网络

Community:

  • [ 1 ] 福建师范大学数学与信息学院,福建福州350117
  • [ 2 ] 福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350108

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Source :

网络与信息安全学报

ISSN: 2096-109X

Year: 2020

Issue: 4

Volume: 6

Page: 130-139

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