一种基于双服务器的隐私保护神经网络推理方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种基于双服务器的隐私保护神经网络推理方法、系统、设备及介质，对于线性层，借助同态加密技术，经过盲化的密文被分割成两个份额，两个服务器分别持有份额独立计算，最后将结果合并成为一个同态加密的密文；对于非线性层的ReLU激活函数，利用高效的安全比较协议，完成密态条件下精度无损失的ReLU函数计算，将线性层的密文结果和非线性层ReLU函数的密文结果发送给客户端进行解密，从而得到神经网络模型方推理结果。本发明通过同态加密保证了数据的机密性，借助两方安全比较函数，保证了计算的精确性。