스마트 기기 및 클라우드 서비스의 광범위한 사용과 지역적인 계산 및 저장 리소스의 제한 등으로 많은 사용자들이 개인 데이터를 클라우드 서버로 전송하여 처리하는 경향이 있습니다. 그러나 평문형태로 민감한 데이터를 전송하면 사용자들의 개인정보와 보안에 대한 우려가 발생합니다. 이러한 문제에 대비하여, 단순한 암호화와 안전한 다중 계산을 바탕으로 한 안전한 신경망 추론을 위한 개인 정보 보호 및 보안을 효과적으로 유지할 수 있는 모델을 제안하였습니다. 이 모델은 사용자와 클라우드 서버 모두의 개인 정보를 보호하며 빠르고 정확한 암호화된 추론을 가능하게 합니다. 먼저, 추론 과정은 3단계로 분할됩니다: 네트워크 구조 병합 단계, 동형 계산 전 처리 단계 및 비밀 데이터 공유의 온라인 단계. 그 후, 네트워크 매개변수 병합 방법을 제안하여 곱셈 수준의 비용과 평문-암호화된 곱셈 및 덧셈 연산 횟수를 감소시킵니다. 마지막으로, 계산 효율을 향상하기 위해 빠른 컨볼 루션 알고리즘을 제안합니다. 다른 선진 기술과 비교하여, 제안된 모델은 온라인 단계 시간을 최소 11 % 이상 감소시키며, 추론 시간과 통신 비용을 크게 줄입니다.

안전한 신경망 추론; 합성곱 신경망; 데이터 개인 정보 보호; 동형 암호화; 비밀 공유