基于同态加密的安全卷积神经网络发展综述
会议名称：《第十二届中国指挥控制大会》
会议日期：2024年
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0839[工学-网络空间安全] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：近年来,随着机器学习在自然语言处理、人脸识别等应用中的发展,机器学习即服务(MLaaS)越来越成为人们关注的重点,它的优势在于使用云端训练好的模型,为客户提供服务,适用于当下分布式计算的运用场景,但其在处理数据的过程存在巨大的数据泄露隐患,由此催生了各种隐私计算方案。将同态加密应用于卷积神经网络中,是一种有效的隐私计算解决方案。文章研究基于同态加密的安全卷积神经网络方案,系统分析从2016年CryptoNets模型到目前的解决方案,介绍并对比各类方案的特点和效率,总结并展望该问题的未来发展方向。