一种基于GPU的多方安全计算方法、系统及电子设备技术方案

本发明专利技术涉及安全技术领域，具体涉及一种基于GPU的多方安全计算方法、系统及电子设备。通过在CPU中获取当前用户的输入矩阵，并传输至GPU中进行并行计算，将输入矩阵分解为n个隐私分享矩阵，并根据当前用户选定的密钥并结合SPDZ算法，计算信息验证码矩阵，发送给CPU，计算得到零知识证明，并获取当前用户选定的1个隐私分享矩阵，将n

【技术实现步骤摘要】
一种基于GPU的多方安全计算方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及安全
，具体涉及一种基于GPU的多方安全计算方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]互联网已经从IT时代向DT(Data Technology，数据处理技术)时代过度，数据代表着DT时代企业的核心竞争力，只有流动起来才能产生价值。不过，大多数企业考虑到数据安全和个人隐私等问题，对数据共享都非常谨慎。在现实生活中，我们时常会遇到下面的问题：
[0003]1、医疗机构、和医院需要共享医疗信息，但是却不想泄露患者的隐私；
[0004]2、在一些投票数据中，需要统计投票信息，但是不想公开投票人员的投票记录。
[0005]针对这种“数据孤岛”现象，安全多方计算(Secure Muti
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party Computation) 提供了一种解决方案，为实现数据的可控共享做出了重大贡献。
[0006]然而，机器学习需要大量的、精确的数据，目前已有的解决方案主要依赖于不可证明的安全方案，比如依赖可信第三方甚至第一方的多方安全计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GPU的多方安全计算方法，其特征在于，包括：在CPU中获取当前用户输入的输入矩阵，并传输至GPU中，其中，所述输入矩阵通过加法隐私分享算法获得；在GPU中并行计算将所述输入矩阵分解为n个隐私分享矩阵，且所述隐私分享矩阵相加等于所述输入矩阵；在GPU中根据当前用户选定的密钥并结合SPDZ算法，计算所述隐私分享矩阵对应的信息验证码矩阵，并发送给CPU；在CPU中根据当前用户选定的密钥并结合SPDZ算法，计算得到零知识证明；在CPU中获取当前用户选定的1个隐私分享矩阵，并将n
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1个隐私分享矩阵、信息验证码矩阵和零知识证明公开给其他用户，并验证是否正确；若正确，则开始计算，并得到最终的隐私分享矩阵计算结果和信息验证码矩阵计算结果；若不正确，则终止计算。2.根据权利要求1所述的多方安全计算方法，其特征在于，所述若正确则开始计算并得到最终的隐私分享矩阵计算结果和信息验证码矩阵计算结果，包括：将当前用户选定的1个隐私分享矩阵和收到的其他用户的隐私分享矩阵输入到神经网络的输入层，并传递至隐藏层进行计算至输出层输出结果。3.根据权利要求2所述的多方安全计算方法，其特征在于，所述传递至隐藏层进行计算，包括：位元加法，通过CUDA平台的加法单元在GPU上并行计算。4.根据权利要求2所述的多方安全计算方法，其特征在于，所述传递至隐藏层进行计算，包括：位元乘法，将隐私分享矩阵通过CUDA平台的Concatenate单元生成Beaver Triples向量连接成与隐私分享矩阵行数和列数相同的矩阵。5.根据权利要求2所述的多方安全计算方法，其特征在于，所述传递至隐藏层进行计算，包括：矩阵乘法，通过编译器将运算动态编译为位元乘法和位元加法的组合。6.根据权利要求2所述的多...

【专利技术属性】
技术研发人员：李傲轩，方建，龚健，
申请(专利权)人：方建，
类型：发明
国别省市：