公开(公告)号：CN110490128A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910757674.9

申请日：2019-08-16

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王薇 ,  刘永双 ,  刘林峰

IPC: G06K9/00 ,  G06F21/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提出了一种基于加密神经网络的手写识别方法，包括以下步骤：步骤1：对特征数据和标签数据进行预处理；步骤2：构建深度学习模型，训练超参数；步骤3：同态加密预处理过的数据；步骤4：改进矩阵点乘和激活函数，构建加密神经网络；步骤5：利用加密神经网络进行分类识别，通过将同态加密算法和神经网络模型进行结合，可以实现对数据隐私的保护，防止数据信息的泄露，本方法主要应用于信息安全与人工智能交叉领域。

公开(公告)号：CN110490128B

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN201910757674.9

申请日：2019-08-16

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王薇 ,  刘永双 ,  刘林峰

IPC: G06V30/32 ,  G06F21/60 ,  G06N3/04 ,  G06N3/06 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提出了一种基于加密神经网络的手写识别方法，包括以下步骤：步骤1：对特征数据和标签数据进行预处理；步骤2：构建深度学习模型，训练超参数；步骤3：同态加密预处理过的数据；步骤4：改进矩阵点乘和激活函数，构建加密神经网络；步骤5：利用加密神经网络进行分类识别，通过将同态加密算法和神经网络模型进行结合，可以实现对数据隐私的保护，防止数据信息的泄露，本方法主要应用于信息安全与人工智能交叉领域。