在加密神经网络推理中,线性层一般由基于格密码的同态加密实现. 然而,针对单一同态加密的密文中的多个明文实现线性变换需要执行复杂的 baby-step-giant-step算法以及生成自同构密钥,导致已有加密神经网络推理方案中线性层的计算速度较慢. 本报告提出一种基于时域多项式乘法的同态线性变换方案,并利用专用的近似 FPGA 架构来实现密文领域的计算。实验发现, 在不影响加密系统的安全性的情况下, 利用专用硬件实现的加密线性变换比已有方案快 3 倍以上, 同时减少了 10 的 6 次方的能耗。
边松