密態(tài)深度學(xué)習(xí)可以在不解密加密數(shù)據(jù)的前提下對授權(quán)用戶提供深度學(xué)習(xí)服務(wù)，并可防止非授權(quán)用戶對授權(quán)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行竊取與利用。該技術(shù)突破了密態(tài)數(shù)據(jù)無法在非可信環(huán)境下被有效利用的技術(shù)瓶頸，實現(xiàn)了安 全學(xué)習(xí)，萬物互聯(lián)。本書從大數(shù)據(jù)、人工智能面臨的隱私挑戰(zhàn)出發(fā)，以密態(tài)深度學(xué)習(xí)理論框架與技術(shù)方法研究為主線，從理論模型到實際應(yīng)用，系統(tǒng)闡述了密態(tài)深度學(xué)習(xí)的理論與技術(shù)。密態(tài)深度學(xué)習(xí)能夠隨時隨地對密態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行安 全分析，充分利用加密信息資源，實現(xiàn)服務(wù)在云端，信息隨心行的理想狀態(tài)。
本書可為密碼學(xué)、人工智能安 全、大數(shù)據(jù)安 全相關(guān)科研人員和企業(yè)研發(fā)人員提供參考，可以作為網(wǎng)絡(luò)空間安 全一級學(xué)科博士生、碩士生的重要參考書，也可以作為計算機(jī)相關(guān)專業(yè)高年級本科生的補(bǔ)充讀物。
本書立足于安 全計算理論，從安 全的角度構(gòu)造典 型的安 全深度學(xué)習(xí)模型，核心部分全部以作者新研究成果作為支撐，具有明顯的創(chuàng)新性，這個也是區(qū)別于其他書籍的亮點。
以密態(tài)深度學(xué)習(xí)為核心的，以安 全計算理論和密碼學(xué)為基礎(chǔ)，從深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)造安 全和深度學(xué)習(xí)模型內(nèi)在安 全兩方面進(jìn)行系統(tǒng)介紹。
劉西蒙 福州大學(xué)研究員、博士生導(dǎo)師，福州大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院院長助理，系統(tǒng)信息安 全福建省高校重點實驗室主任，福建省知聯(lián)會理事，福建省閩江學(xué) 者特聘教授，福建省引進(jìn)高層次人才(C類)，IEEE/ACM/CCF會員。主要從事密態(tài)計算、密態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、區(qū)塊鏈，可搜索加密、公鑰密碼學(xué)應(yīng)用等方面的研究工作；先后主持和參與國家自然科學(xué)基金項目5項(含重點項目一項)；已在國內(nèi)外期刊、會議上發(fā)表SCI/EI學(xué)術(shù)論文250余篇，Google被引3300余次；申請國家發(fā)明專利4項。 熊金波 福建師范大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，中國中文信息學(xué)會大數(shù)據(jù)安 全與隱私計算專委會委員，福建省計算機(jī)學(xué)會理事，福建省高校杰出青年科研人才，福建師范大學(xué)第七屆十佳青年教師，IEEE/ACM/CCF會員；獲福建師范大學(xué)本科課堂教學(xué)優(yōu) 秀獎和第 二屆集英助教基金教學(xué)獎；主要從事物聯(lián)網(wǎng)安 全與隱私保護(hù)、移動數(shù)據(jù)安 全等方面的研究工作；先后主持國家自然科學(xué)基金項目2項，福建省自然科學(xué)基金項目2項，福建省本科高校教育教學(xué)改革研究項目一項，作為主要成員參與國家重點研發(fā)計劃、國家863計劃等項目的研究；出版學(xué)術(shù)專著2部、教材一部；已在國內(nèi)外期刊會議上發(fā)表SCI/EI學(xué)術(shù)論文一百余篇，ESI高被引論文3篇，Google被引一千一百余次；申請國家發(fā)明專利十三項、授權(quán)3項。
第1章 緒論 1
1.1 大數(shù)據(jù) 1
1.1.1 引言 1
1.1.2 概念 1
1.1.3 發(fā)展與應(yīng)用 2
1.1.4 大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù) 4
1.2 數(shù)據(jù)挖掘 6
1.2.1 引言 6
1.2.2 概念 7
1.2.3 發(fā)展與應(yīng)用 7
1.2.4 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù) 8
1.3 人工智能 9
1.3.1 引言 9
1.3.2 概念 9
1.3.3 發(fā)展與應(yīng)用 10
1.3.4 人工智能關(guān)鍵技術(shù) 11
1.4 數(shù)據(jù)安全與網(wǎng)絡(luò)安全 13
1.4.1 引言 13
1.4.2 概念 13
1.4.3 面臨的威脅 14
1.4.4 安全技術(shù) 15
1.5 數(shù)據(jù)挖掘面臨的隱私問題 17
1.5.1 數(shù)據(jù)的過度采集 17
1.5.2 個人信息的濫用 17
1.5.3 數(shù)據(jù)的融合問題 17
1.6 人工智能面臨的隱私問題 18
1.6.1 數(shù)據(jù)泄露帶來的隱私風(fēng)險 18
1.6.2 人工智能算法引發(fā)的隱私風(fēng)險 18
1.6.3 人工智能的發(fā)展導(dǎo)致的安全威脅 19
1.6.4 模型提取攻擊導(dǎo)致的安全威脅 19
1.7 本章小結(jié) 19
第2章 基礎(chǔ)知識 22
2.1 深度學(xué)習(xí) 22
2.1.1 AdaBoost 22
2.1.2 XGBoost 24
2.1.3 聯(lián)邦學(xué)習(xí) 25
2.1.4 全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 28
2.1.5 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 29
2.1.6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 31
2.1.7 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 33
2.2 同態(tài)加密 37
2.2.1 群、環(huán)、域 37
2.2.2 公鑰密碼體制的困難問題 40
2.2.3 加法同態(tài)Paillier算法 41
2.2.4 乘法同態(tài)RSA算法 42
2.2.5 全同態(tài)加密算法 43
2.3 基于安全多方計算的密態(tài)計算 44
2.3.1 基于秘密共享的密態(tài)計算 44
2.3.2 基于混淆電路的密態(tài)計算 46
2.4 基于可信執(zhí)行環(huán)境的密態(tài)計算 46
2.5 差分隱私 47
2.6 本章小結(jié) 49
第3章 基于AdaBoost的密態(tài)計算 54
3.1 背景介紹 54
3.2 研究現(xiàn)狀 55
3.3 問題描述 56
3.3.1 系統(tǒng)模型 56
3.3.2 攻擊模型 57
3.4 基于秘密共享的安全協(xié)議 57
3.4.1 數(shù)據(jù)存儲格式 58
3.4.2 指數(shù)的安全匹配 58
3.4.3 改進(jìn)的安全自然指數(shù)協(xié)議 59
3.4.4 改進(jìn)的安全自然對數(shù)協(xié)議 60
3.5 模型構(gòu)造 61
3.5.1 AdaBoost的FSA 62
3.5.2 弱分類器的線性加法 64
3.5.3 多分類擴(kuò)展 65
3.6 理論分析 66
3.6.1 POR的正確性分析 66
3.6.2 POR的安全性分析 67
3.7 性能評估 68
3.7.1 POR的性能 68
3.7.2 改進(jìn)的安全自然指數(shù)協(xié)議和安全自然對數(shù)協(xié)議的性能 71
3.8 本章小結(jié) 74
第4章 聯(lián)邦極端梯度增強(qiáng)的密態(tài)計算 76
4.1 背景介紹 76
4.2 研究現(xiàn)狀 77
4.3 問題描述 78
4.3.1 系統(tǒng)模型 78
4.3.2 安全模型 79
4.4 模型構(gòu)造 80
4.4.1 FEDXGB概述 80
4.4.2 SecAgg 81
4.4.3 SecBoost 82
4.4.4 SecFind 84
4.4.5 用戶退出的魯棒性 85
4.5 安全性分析 85
4.5.1 SecAgg的安全性 85
4.5.2 FEDXGB的安全性 86
4.6 性能評估 87
4.6.1 實驗配置 88
4.6.2 FEDXGB性能評估 88
4.6.3 SecAgg效率分析 89
4.7 本章小結(jié) 92
第5章 隱私保護(hù)聯(lián)邦K-means 95
5.1 背景介紹 95
5.2 研究現(xiàn)狀 97
5.3 問題描述 98
5.3.1 系統(tǒng)模型 99
5.3.2 安全模型 100
5.4 模型構(gòu)建 100
5.4.1 PFK-means概述 100
5.4.2 PFK-means方案 102
5.4.3 安全系統(tǒng)設(shè)置 104
5.4.4 簇心更新 105
5.5 理論分析 110
5.5.1 復(fù)雜度分析 110
5.5.2 安全分析 111
5.6 性能評估 113
5.6.1 實驗設(shè)置 113
5.6.2 效用評估 113
5.6.3 實驗分析 114
5.6.4 安全性和實用性比較 116
5.7 本章小結(jié) 117
第6章 基于同態(tài)加密的密態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 121
6.1 背景介紹 121
6.2 研究現(xiàn)狀 123
6.3 問題描述 124
6.3.1 系統(tǒng)模型 124
6.3.2 安全模型 125
6.4 HNN方案構(gòu)造 125
6.4.1 全連接層 126
6.4.2 ReLU層 127
6.4.3 Softmax層 127
6.4.4 安全反向傳播 128
6.5 安全性分析 130
6.6 性能評估 131
6.7 本章小結(jié) 134
第7章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的密態(tài)計算 137
7.1 背景介紹 137
7.2 研究現(xiàn)狀 138
7.3 問題描述 139
7.3.1 系統(tǒng)模型 139
7.3.2 安全模型 141
7.3.3 設(shè)計目標(biāo) 141
7.4 模型構(gòu)造 141
7.4.1 安全加減法協(xié)議 142
7.4.2 安全乘法協(xié)議 142
7.4.3 安全比較協(xié)議 143
7.4.4 矢量化 146
7.4.5 面向移動感知的輕量級隱私保護(hù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取 146
7.5 理論分析 151
7.5.1 正確性 151
7.5.2 安全性 152
7.5.3 有效性 153
7.6 性能評估 154
7.6.1 安全比較協(xié)議的性能 154
7.6.2 面向移動感知的輕量級隱私保護(hù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征提取的
性能 155
7.7 本章小結(jié) 159
第8章 基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的密態(tài)計算 163
8.1 背景介紹 163
8.2 研究現(xiàn)狀 164
8.3 問題描述 165
8.3.1 系統(tǒng)模型 165
8.3.2 安全模型 166
8.4 模型構(gòu)造 166
8.4.1 基于秘密共享的安全函數(shù) 166
8.4.2 面向加密音頻特征的隱私保護(hù)LSTM網(wǎng)絡(luò) 171
8.5 理論分析 179
8.5.1 OPSR的正確性 179
8.5.2 OPSR的安全性 180
8.6 性能評估 181
8.6.1 OPSR的性能 181
8.6.2 保密LSTM網(wǎng)絡(luò)交互協(xié)議的性能 184
8.7 本章小結(jié) 186
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