| 基于同态加密的AI模型参数安全计算与防泄露方法 | |
| 所屬分類(lèi)：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>930 K | |
| 標(biāo)簽： 模型参数 隐私保护 同态加密 | |
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| 文檔介紹：随着人工智能在医疗、金融等敏感领域的广泛应用，模型参数与训练数据的隐私保护成为关键问题。提出一种基于同态加密（HE）的AI模型参数安全计算与防泄露方法，采用CKKS方案在密文空间中实现参数加密、前向推理与梯度更新，避免了训练过程中明文暴露的风险。结果表明，HESGD在MNIST上最高准确率达99.1%；在计算开销上，实现了效率与安全性的平衡，信息泄露风险指数接近0.0。研究表明，该方法在保持模型精度的同时，实现了高效安全计算与近乎零泄露风险，具有较强的应用价值。 | |
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