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申请/专利权人：中国人民解放军海军工程大学
摘要：本发明公开了一种基于秘密共享的轻量级隐私保护ViT推理框架，包括嵌入层、分类层以及Transform编码器，所述嵌入层用于对输入的图片进行分块，展平后添加位置编码信息和类别token；Transform编码器包括多头注意力模块以及MLP块，用于提取图像的特征；分类层用于对数据进行分类，输入的图片依次进入嵌入层、SlayerNorm层、Transform编码器和分类层。该框架基于ABY2.0的分享语义，设计了安全Softmax、安全LayerNorm、安全GELU等计算协议，实验结果表明，SViT在不改变模型架构的情况下，可以保持高精度，同时降低推理开销,计算时间减少了2‑7倍，在线通信量降低了4‑6倍。
主权项：1.一种基于秘密共享的轻量级隐私保护ViT推理框架，其特征在于，包括依次连接的嵌入层、Transform编码器层以及分类层，所述嵌入层用于对输入的图片进行分块，展平后添加位置编码信息和类别token；Transform编码器包括多头注意力模块以及MLP块，用于提取图像的特征；分类层用于对数据进行分类；用户将输入的图像随机拆分成两份秘密共享分量，分别提交给边缘服务器P0和P1，P0和P1收到用户发送的秘密共享分量后，顺序进入嵌入层、Transform编码器层以及分类层，并通过一系列安全计算协议进行计算，从而执行特征提取和分类任务，并将各自的结果分量发送给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军工程大学 一种基于秘密共享的轻量级隐私保护ViT推理框架
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