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摘要
在智能交通云环境下,用户接入、数据共享、服务外包等核心业务方面均面临着隐私泄露问题。然而,现有的同态加密算法虽然为外包服务中隐私问题提供了解决方法,但该算法对密文无法执行复杂非线性运算。本文提出了一种基于全同态加密算法的神经网络预测方案,由模型训练、预处理、数据加密、密文运算、近似激活等五个过程组成。该预测方案通过改进BFV加密算法使得密文在运算时能更好地控制噪声增长;通过在神经网络中使用多项式函数替换非线性激活函数,解决了非线性激活函数给同态加密算法运算带来的计算问题。实验结果验证了基于全同态加密算法的神经网络预测方案的有效性。
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