【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据与图像处理，特别涉及一种基于同态加密和空间优化的隐私数据处理方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。
2、机器学习领域的迅速发展引起了对矩阵乘法计算效率的重要关注。在众多机器学习算法中，包括神经网络、主成分分析等，矩阵乘法都扮演着关键的角色。然而，矩阵乘法的计算复杂度往往较高，这在资源受限的设备上执行时会面临挑战。为解决这一问题，近年来，将矩阵乘法外包到云端服务器已经成为一种备受欢迎的趋势，充分利用其强大的计算资源，然而，这种外包方式也引发了关于数据隐私的担忧，因为敏感数据可能在云端被访问或泄露。
3、用户在客户端执行相关的图像处理操作时，往往需要对图像进行变换操作，此时需要用到矩阵的乘法运算，但是随着目前图像像素的提升，客户端的处理能力已经无法满足大规模的矩阵乘法运算的需求，因此，需要将相关的矩阵乘法操作交给云服务器处理，但是，对客户端的隐私图像数据来说，存在隐私数据泄密的风险。
4、为了解决矩阵乘法外包的数据隐私问题，...
【技术保护点】
1.一种基于同态加密和空间优化的隐私数据处理方法，其特征在于，应用于服务器，包括以下过程：
2.如权利要求1所述的基于同态加密和空间优化的隐私数据处理方法，其特征在于，
3.一种基于同态加密和空间优化的隐私数据处理系统，其特征在于，应用于服务器，包括：
4.如权利要求3所述的基于同态加密和空间优化的隐私数据处理系统，其特征在于，
5.一种基于同态加密和空间优化的隐私数据处理系统，其特征在于，包括相互通信的客户端和服务器；
6.如权利要求5所述的基于同态加密和空间优化的隐私数据处理系统，其特征在于，
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。