一种确保非线性GELU函数数据隐私和计算结果可验证的方法

本发明提供了一种确保非线性GELU函数数据隐私和计算结果可验证的方法。该方法通过服务端对本地模型参数及私有数据进行承诺，确保计算过程的透明性；客户端对本地私有数据进行加密处理后，发送至服务端进行GELU运算，确保数据在传输过程中的安全性；客户端对服务端承诺的有效性进行验证，确保服务端数据处理的可靠性；客户端在接收到GELU运算结果后，进行解密，并验证非线性函数GELU的运算结果及预测结果的有效性。本发明的的云服务器提供强大的存储和计算能力，支持大规模模型推理服务；客户端则负责加密本地数据，并向云服务器发送数据进行推理预测。通过该方法，能够有效保障用户数据隐私，并确保运算结果的正确性与可验证性。