[发明专利]一种基于全连接层全同态加密运算的加速器安全分类方法

权利要求书

1.一种基于全连接层全同态加密运算的加速器安全分类方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)选择神经网络全连接最后一层未加密的权值数据矩阵W，将每列数据映射为单个多项式，得到m个明文多项式，即p₁，p₂，…，p_m；

2)采用基于RLWE的全同态加密实现方案YASHE对映射后的明文多项式进行离线加密，转换为m个密文多项式，即{c_p₁，c_p₂，…，c_p_m}，将全连接最后一层权值数据以密文形式存储在神经网络加速器内部；

3)采用明文标量-密文多项式的计算方式，在神经网络加速器片内对上层神经元输出的明文特征值和存储的密文权值多项式进行相乘，输出m个密文多项式结果，即{m_c_p₁，m_c_p₂，…，m_c_p_m}；

4)在神经网络加速器片内将m个密文多项式结果累加，输出分类结果多项式out_c_p；

5)基于RLWE的全同态加密实现方案YASHE的参数确定。

2.根据权利要求1所述的一种基于全连接层全同态加密运算的加速器安全分类方法，其特征在于，步骤1)的具体实现方法如下：

101)选择神经网络全连接最后一层应用全同态加密算法在密文域运算；

102)使用不可约多项式f(x)＝xⁿ+1且次数n＝2^k，k为整数，定义一个多项式环则环R_t中的元素表示次数最大为n-1且其系数在{0，1，…，t-1}中；

103)将全连接最后一层未加密的权值数据矩阵W编码映射到多项式环R_t，表达为下式：

式中，为全连接最后一层权值数据矩阵W，{p₁，p₂，…，p_m}为权值数据映射到环R_t空间的明文多项式。

3.根据权利要求2所述的一种基于全连接层全同态加密运算的加速器安全分类方法，其特征在于，步骤2)的具体实现方法如下：

201)定义密文多项式环R_q，随机选择环R_q中的元素f′生成私钥，私钥需满足存在逆元，表达为下式：

f＝[tf′+1]_q (2)

式中，f为私钥，t为明文模数，f′为环R_q中的随机元素，[]_q为多项式系数模q运算；

202)使用私钥f生成公钥h，表达为下式：

h＝[tgf^-1]_q (3)

式中，h为公钥，t为明文模数，g为属于环R_q的多项式，f^-1为私钥f的逆元，[]_q为多项式系数模q运算；

203)采用基于RLWE的全同态加密实现方案YASHE，其加密运算表达为下式：

式中，c为密文多项式，q为密文模数，t为明文模数，为向下取整，m为明文多项式，e为属于环R_q的噪声多项式，h为公钥，s为属于环R_q的噪声多项式，[]_t为多项式系数模t运算，[]_q为多项式系数模q运算；

204)使用全同态加密实现方案YASHE的加密运算式，对权值明文多项式进行加密{p₁，p₂，…，p_m}，转换为密文多项式{c_p₁，c_p₂，…，c_p_m}，并将密文形式的权值数据存储在神经网络加速器内部。