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公开(公告)号：CN113553610A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202111103182.1
申请日：2021-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密和可信硬件的多方隐私保护机器学习方法，包括：将私钥sk发送给各个数据方和可信硬件R；服务器S整合各个数据方上传的密文数据得到密文数据集；服务器S在密文数据集的基础上，将普通机器学习算法中的线性运算替换为同态加法和同态乘法，在密文状态下进行机器学习建模；服务器S在完成密文下的机器学习建模后，将加密的模型密文下发给各个数据方；各个数据方利用私钥解密模型密文，得到由各个数据方的数据D训练得到的模型。本发明利用全同态加密的性质、以及依靠可信硬件实现的模拟自举和执行激活函数功能，能够获得与对未加密数据进行机器学习训练的模型一致的准确率。
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公开(公告)号：CN115622684B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211433166.3
申请日：2022-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全同态加密的隐私计算异构加速方法及装置，本发明从内存和指令两个层级对全同态加密算法进行优化，根据计算负载动态调配GPU中的Block块，将计算量过大的任务拆小，计算量小的任务合并变大，控制结果合并过程中的访存竞争。利用GPU中的内存层次结构，减少SM上同时分配的访存量大的任务数，分配更多的共享内存提升内存命中率，减少与全局内存的通信；设计异构计算流：从时间上和空间上，共享有限的硬件资源。本发明在GPU中实现NTT/INTT算法的挑战是高效地分配线程以实现高利用率，为了获得最佳性能，所有线程都应该是繁忙的，每个线程的工作负载应该是相等的。
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公开(公告)号：CN113553610B
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111103182.1
申请日：2021-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密和可信硬件的多方隐私保护机器学习方法，包括：将私钥sk发送给各个数据方和可信硬件R；服务器S整合各个数据方上传的密文数据得到密文数据集；服务器S在密文数据集的基础上，将普通机器学习算法中的线性运算替换为同态加法和同态乘法，在密文状态下进行机器学习建模；服务器S在完成密文下的机器学习建模后，将加密的模型密文下发给各个数据方；各个数据方利用私钥解密模型密文，得到由各个数据方的数据D训练得到的模型。本发明利用全同态加密的性质、以及依靠可信硬件实现的模拟自举和执行激活函数功能，能够获得与对未加密数据进行机器学习训练的模型一致的准确率。
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公开(公告)号：CN115622684A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211433166.3
申请日：2022-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全同态加密的隐私计算异构加速方法及装置，本发明从内存和指令两个层级对全同态加密算法进行优化，根据计算负载动态调配GPU中的Block块，将计算量过大的任务拆小，计算量小的任务合并变大，控制结果合并过程中的访存竞争。利用GPU中的内存层次结构，减少SM上同时分配的访存量大的任务数，分配更多的共享内存提升内存命中率，减少与全局内存的通信；设计异构计算流：从时间上和空间上，共享有限的硬件资源。本发明在GPU中实现NTT/INTT算法的挑战是高效地分配线程以实现高利用率，为了获得最佳性能，所有线程都应该是繁忙的，每个线程的工作负载应该是相等的。
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