一种基于全同态加密的隐私保护LSTM推理方法

本发明公开一种基于全同态加密的隐私保护LSTM推理方法，客户端加密待推理的数据并上传给客户端，服务端采用全同态加密对客户端的密文输入进行LSTM序列推理。首先通过采用一个同态矩阵乘法实现LSTM的线性计算。其次，通过优化方法实现非线性函数的高精度拟合。然后，本发明对LSTM Cell中的计算进行聚合，减少了密文下同态计算的次数，加快了密文下LSTM Cell的计算效率。