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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提出了一种面向GPU的高效隐私保护机器学习方法及系统，涉及隐私保护机器学习领域，包括：秘密共享模块，被配置为：通过秘密共享的方式，将待处理的数据集进行秘密分片并分发给各个参与方；隐私推理模块，被配置为：各个参与方利用本地隐私训练后的隐私保护神经网络，对分发的数据集分片进行隐私推理，得到分片推理结果；秘密恢复模块，被配置为：基于各个参与方的分片推理结果，通过秘密恢复的方式，得到明文的推理结果；本发明采用分层架构构建隐私保护神经网络，将基于整数环的整数运算映射到GPU浮点数运算上，实现对高位长整数密态张量的加速计算，从而得到面向GPU的高效隐私保护机器学习方案，提高计算准确性，减小额外引入的计算开销。
主权项：1.一种面向GPU的高效隐私保护机器学习方法，其特征在于，利用若干个参与方进行隐私保护机器学习，包括：通过秘密共享的方式，将待处理的数据集进行秘密分片并分发给各个参与方；各个参与方利用本地隐私训练后的隐私保护神经网络，对分发的数据集分片进行隐私推理，得到分片推理结果；基于各个参与方的分片推理结果，通过秘密恢复的方式，得到明文的推理结果；其中，所述隐私保护神经网络采用协议算子、组合算子和密态网络三层架构，将协议算子和组合算子中基于整数环的整数运算映射到GPU浮点数运算上，用于对高位长整数密态张量进行加速计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种面向GPU的高效隐私保护机器学习方法及系统
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