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公开(公告)号：CN118133329B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202311768087.2
申请日：2023-12-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN118133329A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311768087.2
申请日：2023-12-21
Applicant: 暨南大学
Abstract: 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。
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