一种基于零知识证明的可验证卷积神经网络方法和装置

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一种基于零知识证明的可验证卷积神经网络方法和装置
申请号:CN202510062834
申请日期:2025-01-15
公开号:CN119483984B
公开日期:2025-04-04
类型:发明专利
摘要
本发明提供的基于零知识证明的可验证卷积神经网络方法,属于神经网络安全领域。该方法通过将原始卷积神经网络划分为若干卷积神经网络层,将原始卷积神经网络的证明任务转换为每个卷积神经网络层的子证明任务,基于卷积神经网络中的计算操作分解为神经网络输入和输出之间的约束关系,使得所需的约束数量更少;利用零知识证明技术证明每个子证明任务满足特定约束关系,将子证明任务的结果归约到原始卷积神经网络的结果,在不泄露模型参数的情况下显著提高卷积神经网络的证明速度,在实际应用中更加高效和可行。本发明还提供了基于零知识证明的可验证卷积神经网络装置,实现零知识证明的可验证卷积神经网络方法。
技术关键词
卷积神经网络方法 零知识证明方法 零知识证明技术 线性 关系 神经网络推理 消息认证码 认证标签 存储计算机程序 密钥 存储器 处理器 矩阵 理论 参数 速度 尺寸
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