申请/专利权人：浙江数秦科技有限公司

申请日：2021-09-09

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN113792339B

主分类号：G06F21/62

分类号：G06F21/62;G06N3/045;G06N3/098

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2021.12.31#实质审查的生效;2021.12.14#公开

摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体涉及一种双向隐私保密的神经网络模型共享方法，包括以下步骤：建立协作节点；拆分为两个连接，分别记为保留连接和协作连接；将输入层神经元删除，获得共享模型；模型方将共享模型发送给协作节点；数据源方生成协作系数k1和保留系数k2；模型方收到代币后，为协作连接分配协作权系数；计算出保留权系数，发送给数据源方；数据源方将协作值，发送给协作节点；数据源方将保留值与保留权系数的积发送给协作节点；获得全部保留值与保留权系数的积后，协作节点解算共享模型，获得共享模型预测结果，将预测结果发送给数据源方。本发明的实质性效果是：即保持了神经网络模型的隐私性，也保护了数据的隐私性。

主权项：1.一种双向隐私保密的神经网络模型共享方法，其特征在于，包括以下步骤：建立协作节点；模型方将输入层神经元的连接拆分为两个连接，分别记为保留连接和协作连接，保留连接和协作连接的权重分别记为保留权系数和协作权系数；将输入层神经元删除，为保留连接和协作连接分别建立保留输入神经元和协作输入神经元，获得共享模型；模型方将共享模型发送给协作节点；数据源方生成协作系数k1和保留系数k2，将协作系数k1和保留系数k2发送给模型方，并转账若干个代币到模型方的账户；模型方收到代币后，为协作连接分配协作权系数；根据协作权系数、协作系数k1、保留系数k2及原连接的权系数，计算出保留权系数，发送给数据源方；数据源方将其输入数x乘以协作系数k1后，作为协作值，发送给协作节点，协作节点将协作值作为协作输入神经元的值；数据源方将其输入数x乘以保留系数k2后，作为保留值，数据源方将保留值与保留权系数的积发送给协作节点；获得全部输入层神经元的原连接对应的保留值与保留权系数的积后，协作节点解算共享模型，获得共享模型预测结果，将预测结果发送给数据源方；原连接的权系数=保留系数k2*保留权系数+协作系数k1*协作权系数；建立多个协作节点，协作节点数量与神经网络模型层数匹配；共享模型的每个层发送给对应的协作节点；协作输入神经元、协作权系数以及保留值与保留权系数的积，发送给输入层对应的协作节点；协作节点获得共享模型每层神经元的输出后，将输出发送给下一层神经元对应的协作节点。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江数秦科技有限公司 一种双向隐私保密的神经网络模型共享方法

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