一种云计算环境下基于同态加密的隐私保护神经网络模型训练方法

本发明公开一种云计算环境下基于同态加密的隐私保护神经网络模型训练方法，包括：算法持有方构建激活函数，并将激活函数参数发送给数据持有方；数据持有方使用同态加密算法对收到的激活函数参数进行加密，并将加密后的激活函数参数发送回算法持有方；算法持有方将原始神经网络发送给云服务器，数据持有方使用同态加密算法对原始数据进行加密并将加密数据发送给云服务器；云服务器收到原始神经网络和加密数据后，开始训练神经网络模型；在训练过程中，数据持有方与云服务器之间通过轻量级交互协议进行信息交互以更新神经网络的权重，在训练完成后，云服务器将训练得到的神经网络模型发送给算法持有方。本发明在保证数据隐私的同时，提高了计算效率。