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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于近似快速傅立叶变换的同态卷积加速方法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：CN120145442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510210462.4，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于近似快速傅立叶变换的同态卷积加速方法是由李萌;张腾予;梁令;王源;王润声;黄如设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于近似快速傅立叶变换的同态卷积加速方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于近似快速傅立叶变换的同态卷积加速方法，属于隐私计算的算法优化技术领域。本发明方法主要包括客户端加密、服务器端计算和客户端解密，利用同态卷积的容错性特征，对同态卷积进行优化计算，将数论变换NTT替换成快速傅立叶变换FFT,并引入近似方法进一步降低位宽，以减少每次操作的硬件成本；在其中确定近似FFT位宽的过程中，采取多目标设计空间探索方法，在快速傅立叶变换的多个阶段中使用不同的位宽，设计基于查找表的空间评估方法，并对其进行多目标空间探索，以实现计算准确度和功耗之间的设计平衡。本发明适用于任意卷积层，降低了同态卷积的整体开销，提高了计算效率，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于近似快速傅立叶变换的同态卷积加速方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近似快速傅立叶变换的同态卷积加速方法，其特征在于，利用同态卷积的容错性特征，将隐私推理的数论变换替换成快速傅立叶变换，并引入近似方法进一步降低位宽，以减少每次操作的硬件成本；在引入近似的过程中，通过构建参数空间，在快速傅立叶变换的多个阶段中使用不同的位宽，并对其进行探索，以寻找功耗和准确度之间的最佳平衡结果，具体步骤为： 第一步：客户端加密 客户端按照混合HE2PC加密协议，将卷积神经网络的输入激活向量编码为长度为的多项式并进行加密；将得到的密文多项式发送给服务器端进行同态卷积运算； 第二步：服务器端计算 服务器端的计算包括以下几步： S1输入密文多项式和权重多项式的预处理；预处理包括折叠和旋转两步操作，预处理后得到复数形式的输入多项式、权重多项式； S2输入多项式、权重多项式的快速傅立叶变换FFT，得到FFT域的输入多项式和权重多项式； S3对FFT域的输入多项式和权重多项式进行点乘，得到处理结果； 第三步：客户端解密 客户端接收到服务器端的处理结果后，按照加密协议进行解密计算得到，随后进行相应的IFFT计算得到，并对解密后的多项式进行后处理，对后处理得到多项式的系数进行舍入和模q的操作，最终得到同态卷积的输出多项式Y； 所述第二步服务器端计算中的步骤S2输入多项式、权重多项式的快速傅立叶变换FFT，FFT由蝶形网络实现，针对N2点FFT计算，输入为N2个复数，进行级计算，每级计算包含个N4蝶形单元，在每个蝶形单元内部，数据两两之间进行复数乘加计算；在确定FFT计算位宽的过程中，使用多目标设计空间探索，对蝶形网络的每一级中间数据和旋转因子进行近似，将原本的浮点数量化为定点数并减小位宽，具体包括以下步骤： S2-1构建参数空间：所述N2点FFT蝶形网络共有级，复数乘法只在最后级中是必要的，复数乘法的功耗与中间数据位宽和旋转因子的位宽有关，其中；所选的维度参数集表示为： ；每个维度中的每个参数表示输入到复数乘法器的中间数据或旋转因子的位宽，取值范围从，上限表示支持的最高位宽，而下限则表示FFT计算误差容忍所允许的最低位宽； S2-2设计空间评估：对于在构建出的参数空间中采得的样本，构建相应的近似FFT，进行误差估计和硬件开销计算；对于误差评估，采用多次仿真的方式；对于硬件开销评估，将采样得到的近似FFT参数通过查找表得到估计的功耗大小； S2-3多目标设计空间探索：利用多目标贝叶斯优化方法搜索帕累托最优设计； 通过所述步骤S2-1~S2-3，得到一组关于近似FFT的功耗和误差的帕累托前沿，根据实际应用中预设的最大误差容忍度，选择相应的最低功耗的一组近似FFT参数；按照该参数分别对输入多项式和权重多项式进行近似快速傅立叶变换，得到FFT域的输入多项式和权重多项式。

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