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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于两方安全计算的卷积神经网络隐私保护预测外包系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119628828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411555477.6，技术领域涉及：H04L9/08；该发明授权基于两方安全计算的卷积神经网络隐私保护预测外包系统是由陈晶;杨轩昂;李雨晴;何琨;黄晓杰;姜子宽;杜瑞颖设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于两方安全计算的卷积神经网络隐私保护预测外包系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于两方安全计算的卷积神经网络隐私保护预测外包系统，包括卷积神经网络模型部署单元、查询单元和预测单元。所述卷积神经网络模型部署单元通过秘密分享和同态加密将模型以加密的方式部署在查询单元和预测单元；预测时，所述查询单元将查询的数据秘密分享给预测单元。然后，查询单元与预测单元运行本系统设计的两方安全计算协议完成模型的预测，分别得到预测结果的一个份额。最后，预测单元将份额发送给查询单元，供查询单元恢复预测结果。本系统支持卷积神经网络模型部署单元将卷积神经网络模型预测服务外包给预测单元，向查询单元提供预测服务，而保证整个过程中模型参数和查询单元的数据不被泄露给任何一个参与方。

本发明授权基于两方安全计算的卷积神经网络隐私保护预测外包系统在权利要求书中公布了：1.一种基于两方安全计算的卷积神经网络隐私保护预测外包系统，其特征在于：包括卷积神经网络、卷积神经网络模型部署单元、查询单元及预测单元； 所述卷积神经网络，由线性层和非线性层交替连接而成；预测时，前一层的输出是后一层的输入；线性层的计算通过矩阵乘法实现；非线性层的运算是逐元素比较运算； 所述卷积神经网络模型部署单元，通过秘密分享和同态加密将卷积神经网络模型以加密的方式部署在查询单元和预测单元； 预测时，所述查询单元将查询的数据秘密分享给预测单元，然后查询单元与预测单元运行两方安全计算协议完成卷积神经网络模型的预测，分别得到预测结果的一个份额；最后预测单元将份额发送给查询单元，供查询单元恢复预测结果； 所述两方安全计算协议，包括线性层两方安全计算协议和非线性层两方安全计算协议； 所述线性层两方安全计算协议或非线性层两方安全计算协议执行之前，查询单元和预测单元秘密分享该线性层或非线性层的输入；执行完协议后，查询单元和预测单元秘密分享该线性层或非线性层的输出；从而交替连接线性层两方安全计算协议和非线性层两方安全计算协议完成卷积神经网络的预测过程； 所述线性层两方安全计算协议，开始前查询单元持有输入矩阵X的秘密份额X1、参数矩阵W的秘密份额W1；预测单元持有输入矩阵的秘密份额X2、参数矩阵的秘密份额W2和加密的参数矩阵份额[W1]，其中X＝X1+X2，W＝W1+W2；协议执行结束后，查询单元和预测单元分别得到Y1、Y2，其中Y＝Y1+Y2； 所述非线性层两方安全计算协议，开始前查询单元持有输入元素A和B的秘密份额A1、B1，预测单元持有另一半份额A2、B2，其中A＝A1+A2、B＝B1+B2；执行协议后，查询单元和预测单元秘密分享非线性层的输出Y＝maxA,B，即查询单元和预测单元分别得到Y1、Y2，其中Y＝Y1+Y2； 所述线性层两方安全计算协议，具体实现计算步骤包括： 步骤A1：查询单元和预测单元分别计算W1·X1、W2·X2； 步骤A2：查询单元计算[X1]←EMatpk1,X1,1，然后将其发送给预测单元；预测单元同时计算[W1·X2]←MulMat[W1],X2，0，其中，pk1为查询单元的公钥，EMat为同态矩阵加密算法，MulMat是同态矩阵乘法算法；然后，预测单元生成与W·X维度相同的随机矩阵R1，计算[W1·X2-R1]←AddMat[W1·X2],-R1，其中AddMat是同态矩阵加法算法； 步骤A3：预测单元收到[X1]后，生成与W·X维度相同的随机矩阵R2；计算[W2·X1]←MatMul[W2],X1，1和[W2·X1-R2]←AddMat[W2·X1],-R2；然后将密文[W1·X2-R1]和[W2·X1-R2]发送给查询单元； 步骤A4：查询单元收到[W1·X2-R1]和[W2·X1-R2]后，执行解密：W1·X2-R1←DMatsk1,[W1·X2-R1]、W2·X1-R2←DMatsk1,[W2·X1-R2]，其中sk1为查询单元的私钥，DMat为同态矩阵解密算法；然后计算：Y1＝W1·X1+W1·X2-R1+W2·X1-R2； 步骤A5：预测单元计算Y2＝W2·X2+R1+R2，使满足Y＝Y1+Y2。

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