基于三方复制秘密共享的快速二值神经网络推理方案

本发明公开了一种基于三方复制秘密共享的快速二值神经网络推理方案。首先利用线性缩放和网络裁剪训练一个二值神经网络(BNN)，而后分别将输入数据和模型加密并分发给其他两方，三方基于复制秘密共享对数据进行加密推理，推理结束后用户对推理结果解密并得到最终的输出。在训练和网络剪枝阶段，模型所有者首先训练一个二值神经网络，在训练过程应用线性缩放和基于权重翻转频率的模型剪枝策略以提升神经网络推理精度；在分发数据和编码阶段，将明文的输入数据和模型转化为复制秘密共享并分发给其他两方。将BNN参数编码为算数秘密共享，且不同的层可以灵活选择编码位宽；在三方安全推理阶段，各方依照针对BNN各层高度定制的算法执行安全推理。