[发明专利]基于深度卷积神经网络的云中保护外包数据隐私保护系统

权利要求书

1.一种基于深度卷积神经网络的云中保护外包数据隐私保护系统，其特征在于：所述系统由密钥生成中心、云平台、数据用户和CNN服务提供单元组成；所述密钥生成中心是系统中所有其他实体信任的实体，负责分发和管理数据用户或CNN服务提供商的所有密钥，以及云平台的所有引导密钥；所述云平台存储和管理从系统中注册方外包的加密数据，并提供计算能力对加密数据执行同态操作；所述CNN服务提供商为数据用户提供了所需的深度CNN分类模型，决策结果反映数据用户的现状；

具体包括以下步骤：

步骤S1：数据用户将加密数据通过云平台传送至CNN服务提供单元：

步骤S2：CNN服务提供单元对加密数据进行处理后，输出密文结果并存储于云平台；

所述步骤S2具体为：

步骤S21:对加密数据的格式进行转换,得到转换后的加密数据；

步骤S22:转换后的加密数据依次经过卷积神经网络的卷积层、池化层和ReLU函数处理；

步骤S23:执行卷积神经网络的全连接计算和激活函数的计算，并输出密文结果；

所述卷积层具体为：输入d₁个加密矩阵和大小为d₁×d₂的矩阵卷积层输出d₂个加密矩阵架构如下:

1)通过对0的加密初始化中每个元素；

对于i＝0,…,d₁-1,j＝0,…,d₂-1，计算和

所述池化层具体为：输入w₁×w₁的加密矩阵和获得输出w₂×w₂加密矩阵通过执行如下：对于0≤i≤w₂-1和0≤j≤w₂-1；

i)构造每个大小为t×t的加密矩阵为了其中0≤a≤t-1，0≤b≤t-1，e是步长；

ii)执行在执行这些计算后,作为的元素；

所述ReLU函数具体为给定一个t×t的加密矩阵ReLU的目标是生成一个t×t加密矩阵使

2.根据权利要求1所述的基于深度卷积神经网络的云中保护外包数据隐私保护系统，其特征在于：格式转换包括安全数据转换、安全密文长度控制和安全数据统一转换。

3.根据权利要求1所述的基于深度卷积神经网络的云中保护外包数据隐私保护系统，其特征在于，卷积神经网络的全连接计算具体为：

输入加密向量和安全的全连接层输出其中

对于i＝0,…,b-1，计算

4.根据权利要求1所述的基于深度卷积神经网络的云中保护外包数据隐私保护系统，其特征在于，卷积神经网络的激活函数的计算具体为：给定t个加密的元组SSOFT最终输出加密身份构造如下：

1)将p_i插入到Q，其中S(Q)表示集合Q的大小；

2)这个过程类似于F.pool的架构，除了使用F.maxt替代；

计算完成后,Q中只有剩余一个元组记最终的输出加密身份为