云计算环境下基于全同态加密的神经网络分类预测研究

摘要

在云计算环境下，数据挖掘应用中的数据共享和服务外包在产生巨大财富的同时，也带来了隐私泄漏的风险，其信息安全问题亟待解决。对云计算环境下神经网络预测分类服务外包中存在的风险以及全同态加密算法的应用进行了分析，使用平方函数作为神经网络中的非线性激活函数，设计并实现了一种密文域的数据分类预测方案，并对该方案运行过程中的5个主要步骤：模型训练、模型加密、数据加密、密文计算和解密结果进行详细描述。设计的测试实验结果验证了该方案的可行性，保证了模型和数据在整个神经网络处理过程中不被泄漏，可有效保障数据和模型的安全与隐私。

关键词

神经网络 / 全同态加密 / 隐私保护