一种面向同态加密神经网络的在线异常检测与恢复方法

一种面向同态加密神经网络的在线异常检测与恢复方法，包括以下步骤：步骤1、检测向量生成与观测基线构建；步骤2、投影残差构造与自适应阈值判定；步骤3、残差梯度场驱动的异常定位；步骤4、扰动幅度估计；步骤5、密文域在线修复：在获得扰动幅度后，在同态加密环境下直接更新受影响的参数，实现修复而无需解密，从而保证模型推理的正确性与隐私性；步骤6、闭环验证与终止条件：在修复后，通过重新计算残差并进行迭代判断，验证修复效果并决定是否终止，形成检测—定位—修复的闭环过程，确保系统恢复稳定。本发明形成“检测—定位—修复”的闭环防御框架，既保障了推理过程的鲁棒性与安全性，又避免了解密带来的隐私泄露风险。