一种基于神经网络模型的安全多方计算方法

摘要

本发明涉及区块链技术领域，具体涉及一种基于神经网络模型的安全多方计算方法，包括：建立主持方，主持方构建神经网络模型；主持方自行生成若干组输入数；函数结果作为标签，形成样本数据；使用样本数据训练和测试神经网络模型；主持方公布神经网络模型；参与方将各自的隐私数代入加权和计算式，得到中间值，将中间值发送给主持方；主持方收到全部中间值后，将中间值求和，再与偏移值相加，获得第1层神经元的输入数；获得第1层全部神经元的输入数后，计算获得神经网络模型的输出，即为安全多方计算的结果。本发明的实质性效果是：利用神经网络模型拟合任意目标函数，获得安全多方计算的方案，扩大了安全多方计算的应用范围。