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申请/专利权人：江苏大学
摘要：本发明提出了一种基于边缘智能和同态加密的具有隐私保护的卷积神经网络推理方法，首先，在云端服务器构建一个支持同态计算的卷积神经网络模型并通过对已有数据集进行预训练来优化模型性能，经过训练的模型将被分割部署到终端设备和边缘智能节点上，以实现分布式推理。可信机构负责生成和分发系统中其他实体的所有密钥；终端设备用自己的公钥对原始数据加密并在本地的模型中进行安全卷积操作计算；边缘云端接收计算后的数据完成CNN剩余层的同态计算，边缘端将得到的推理结果返回给终端，终端解密得到推理结果。本发明在没有泄露终端用户的隐私下，实现了数据在卷积神经网络中的安全推理。该方法还显著减少了数据传输需求，有效地削减了通信开销。
主权项：1.一种基于边缘智能和同态加密的具有隐私保护的卷积神经网络推理方法，其特征在于，包括以下步骤：1在云端服务器构建一个支持同态计算的卷积神经网络CNN模型并通过对已有数据集进行预训练来优化模型性能，经过训练的模型将被分割部署到终端设备和边缘智能节点上，以实现分布式推理；2可信机构负责生成和分发系统中其他实体的所有密钥；3终端设备用自己的公钥对原始数据加密并在本地的模型中进行安全卷积操作计算；4边缘云端接收计算后的数据完成CNN剩余层的同态计算，边缘端将得到的推理结果返回给终端；5终端解密得到推理结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏大学 一种基于边缘智能和同态加密的具有隐私保护的卷积神经网络推理方法
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