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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利一种外包计算下二值神经网络模型的隐私保护推理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120822606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510924445.7，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种外包计算下二值神经网络模型的隐私保护推理方法是由黄勤龙;刘洋;桑梓航设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种外包计算下二值神经网络模型的隐私保护推理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种外包计算下二值神经网络模型的隐私保护推理方法，属于外包计算环境下的神经网络推理领域。首先构建模型拥有者、边缘服务器组和用户组成的推理系统，模型拥有者执行RSS，将BNN模型参数加密分发给三个边缘服务器，并运行符号函数，生成FSS函数密钥，分发给各个边缘服务器；同时生成随机数掩用于乘法运算以及发送数据。然后针对BNN模型，基于FSS和RSS混合协议设计激活函数优化非线性运算，基于RSS构建卷积层、全连接层提供高效的线性运算。最后用户将BNN模型的查询结果在本地利用秘密分享的加法同态性质相加重构得到明文推理结果。本发明完成BNN中各个模块的轻量化构建，提高了推理效率，实现在计算资源受限环境下保护推理数据隐私。

本发明授权一种外包计算下二值神经网络模型的隐私保护推理方法在权利要求书中公布了：1.一种外包计算下BNN模型的隐私保护推理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，构建模型拥有者、边缘服务器组和用户组成的推理系统； 步骤二，模型拥有者执行RSS，将BNN模型参数加密分发给三个边缘服务器，完成离线部署； 边缘服务器Pi的份额分别为输入参数份额《W》i，数据份额《X》i，i∈{0,1,2}； 步骤三，模型拥有者在离线阶段运行符号函数，生成FSS函数密钥，并分发给各个边缘服务器；同时生成随机数掩码αi，用于乘法运算以及发送数据； 首先，根据FSS中的分布式比较函数DCF构建一个区间函数IC，具体为： 分布式比较函数f满足：fx＝βifxα,else0； 基于两次DCF运算，进一步构建出IC函数满足：fp,qx＝1x∈[p,q]； 然后，基于IC函数，令fp,qx中p＝0,q＝2n-1，秘密分享值为nbit，实现一个基于FSS的比较函数； 最后，通过运行符号函数的Gen部分，生成FSS的函数密钥k0,k1和随机输入值掩码r0,r1分发给边缘服务器P0,P1，生成随机输出值掩码rout分发给边缘服务器P2； 步骤四，针对BNN模型，分别构建其基于RSS的FCConv层、基于RSS与FSS混合协议的激活函数以及最大值池化层与正则化层； 步骤401，构建基于RSS的FCConv层； 在BNN中，输入X与参数W的线性组合有两种类型：全连接层FC和卷积层Conv；全连接层表达为WX+b，其中加法运算依靠秘密分享的同台性质本地操作，利用RSS的重分享re-sharing技术对全连接层进行乘法运算； 步骤402，构建基于RSS与FSS混合协议的激活函数； 基于FSS构建BNN中的激活函数，即Sign函数，通过生成Gen和评估Eval两个阶段完成计算，通过将函数转化为offset形式并添加随机数掩码的方式构建FSS范式，并将基于FSS的BA函数构建为输入输出支持RSS的形式，设计RSS与FSS的混合协议，具体过程如下： 首先，考虑一个三方RSS的场景，将Sign函数表示为一个包含输入和输出掩码的offset函数其中r0,r1的和作为输入值掩码满足rin＝r0+r1，r2的值作为输出值掩码满足rout＝r2；利用可信第三方作为Dealer，将随机数r0,r1,r2分发给三方参与者，此时三方分别持有份额：P0{《x》0,rin0}，P1{《x》1,rin1}，P2{《x》2,rout}； 接下来，可信第三方根据FSS的范式，将整个过程分为离线和在线两个阶段，以构建并执行上述函数，具体如下： Dealer首先生成一个随机数r，并构建相应的offset函数；然后，Dealer通过FSS生成协议Gen生成函数分享密钥k0,k1，将密钥k0,k1分别分发给参与方P0,P1； 在线阶段，P0和P1首先重构出带掩码的输入值x+rin，将其作为输入在本地利用函数密钥ki执行评估协议Evalx+rin进行计算，得到的结果的份额记为res0，res1，此时参与方P2本地计算res2＝-rout；此时观察到res＝res0+res1+res2＝Sign[rin,rout]x-rout＝Signx+rin-rin+rout-rout＝Signx，三方各自持有一份输入值X经过Sign函数后的加性秘密分享； 最后，各参与方执行一轮重分享re-sharing，Pj各自将手中的resx发送给Pj+1mod3，使得各方本地持有RSS形式的秘密分享《o》j＝{oj,oj+1mod3}，完成FSS与RSS的混合协议设计； 步骤403，构建最大值池化层与正则化层； 其中，最大池化层是对图像中的每个位置输出一个二值化的结果并最终求和，隐藏层中的正则化操作与相邻的激活函数结合统一表示为激活函数运算； 步骤五，用户将数据查询划分为三份，分别发送给三个边缘服务器，三份边缘服务器基于构建的BNN模型进行查询，并将查询后的推理结果分别返回给用户端，用户在本地利用秘密分享的加法同态性质相加重构得到明文推理结果。

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