一种基于分式域加密的Sigmoid神经元梯度更新方法

本发明公开了一种基于分式域加密的Sigmoid神经元梯度更新方法。本发明将用户数据及神经元参数编码至分式域，利用有限域内随机数扰乱与陷门辅助机制，实现了云服务器端无需解密的、针对Sigmoid神经元的高效反向传播与参数更新。本发明的陷门生成方案不会泄露相关随机数，能够保障用户数据、神经元参数及梯度更新过程的端到端安全性。