с широким использованием интеллектуальных устройств и облачных услуг, а также ограниченностью ресурсов локального вычисления и хранения, многие пользователи склонны передавать частные данные на облачные серверы для их обработки. Однако передача чувствительных данных в открытом виде вызывает опасения пользователей относительно конфиденциальности и безопасности. Для решения этих проблем представляется эффективная схема безопасной защиты конфиденциальности и безопасной нейросетевой рассчетов, основанная на однородном шифровании и безопасном многофакторном вычислении. Эта схема обеспечивает конфиденциальность как пользователя, так и облачного сервера, обеспечивает быстрый и точный шифрокодированный расчет. Во-первых, процесс рассчетов делится на 3 этапа: слияние структуры сети, предварительная обработка однородных вычислений и онлайн операции секретного распределения чувствительных данных. Во-вторых, предлагается метод слияния параметров сети для снижения стоимости уровня умножения и уменьшения числа текст - открытого умножения и сложения. Наконец, предлагается быстрый алгоритм свертки для повышения вычислительной эффективности. По сравнению с другими передовыми методиками, предлагаемая схема уменьшает время операционной фазы как минимум на 11%, что значительно снижает время рассчетов и коммуникативные издержки.

нейросетевые расчеты уровня безопасности; сверточные нейронные сети; конфиденциальность данных; однородное шифрование; тайное распределение