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申请/专利权人：暨南大学

摘要：本发明公开了一种用于神经网络的非线性激活函数安全计算方法，可用于神经网络推理阶段的隐私保护。本发明属于信息安全领域，包括：基于分治策略发明一种安全指数协议；基于sigmoid函数的对称性发明一种安全sigmoid协议。所述安全指数协议的变体协议是构建所述安全sigmoid协议的关键，所述安全sigmoid协议是隐私保护人工智能推理系统安全计算sigmoid和tanh非线性激活函数的关键。本发明能够显著减少隐私保护人工智能推理系统在安全计算非线性激活函数时产生的时间开销和通信开销，从而提高整个系统的安全推理效率。

主权项：1.一种隐私保护人工智能推理方法，其特征在于，包括：获取用户方的第一秘密数据和服务提供方的第二秘密数据；基于分治策略，构建第一指数函数；基于所述第一指数函数，构建第一安全指数协议；基于所述第一安全指数协议，构建第二安全指数协议，其中所述第二安全指数协议为输入恒为负数的指数协议；基于函数对称性，对sigmoid函数进行改进，得到改进sigmoid函数；基于改进sigmoid函数，结合所述第二安全指数协议，构建安全sigmoid协议，其中所述安全sigmoid协议，用于安全计算隐私保护人工智能推理过程的非线性激活函数；其中，所述第一安全指数协议、所述第二安全指数协议和所述安全sigmoid协议的输入和输出均为环上定点数的加法秘密共享；分别对所述第一秘密数据、所述第二秘密数据进行加法秘密共享；服务提供方将最后一次安全计算所得结果对应的加法秘密共享发送给用户方；用户方通过自己持有的加法秘密共享和来自服务提供方的加法秘密共享，获取最终的推理结果；基于分治策略构建第一指数函数的过程，包括：基于分治策略，将加法秘密共享上的指数函数划分为第一分段函数；基于指数函数的内在特性，对所述第一分段函数进行转换，得到得第一转换函数；基于msb和wrap与加法秘密共享输入份额的之间关系，将所述第一转换函数中的条件表达式替换成由msb和wrap组成的表达式，得到基于分治策略的第一指数函数；将所述基于分治策略的第一指数函数转换为安全计算友好的第一指数函数；所述第一分段函数为： 其中，且x＝[x]0+[x]1modL；其中，[x]i表示定点数x的加法秘密共享份额，i∈{0,1}，L表示为整数环的模数，L＝2l，l表示定点数x所对应的比特长度，s表示定点数x的小数部分所对应的比特长度，x为秘密数据所对应的定点数，xf为秘密数据所对应的浮点数；所述第一转换函数为： 所述msb和wrap为两个布尔变量，其中， 即 所述基于分治策略的第一指数函数为： 其中，msbwrap表示两个布尔变量msb和wrap进行与运算后的结果，表示两个布尔变量msb和wrap进行异或运算后的结果；所述安全计算友好的第一指数函数为： 对sigmoid函数进行改进的过程包括：将sigmoid函数划分为第二分段函数，对所述第二分段函数中输入值进行微调，得到第二转换函数；基于sigmoid函数的对称性，将所述第二转换函数进行转换，得到改进sigmoid函数；将所述改进sigmoid函数转换为安全计算友好的sigmoid函数；所述第二分段函数为： 所述第二转换函数为： 所述改进sigmoid函数为： 其中，ε为最小可表示浮点数，具体的值为2-s，为一个负数；所述安全计算友好的sigmoid函数为：

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