一种基于混淆模分量同态加密的卷积神经网络推理方法及系统

本发明涉及数据安全技术领域，公开了一种基于混淆模分量同态加密的卷积神经网络推理方法及系统，用户端生成混淆模分量同态加密算法的公私钥对并向服务器发送公钥；服务器基于公钥对卷积神经网络模型的参数进行加密，得到密文卷积神经网络模型；用户端基于公钥对待预测的隐私数据进行同态加密后发送给服务器；服务器使用密文卷积神经网络模型进行密文推理，将密文推理结果返回给用户端；用户端通过私钥对其解密得到最终预测结果。本发明不仅可以用于提高神经网络的图像识别的安全性，保护了用户的隐私，相比于传统同态加密算法还提高了识别效率。