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这篇文章提出了实用的安全两方推理，能够实现安全神经网络的推理，发表在2020年安全类顶会CSS，由微软研究院的印度研究组完成。他们基于以前的密码学工作，衡量了安全和效率等多方面的问题，提出了一个叫做CrypTFlow2安全两方计算的机器学习框架。 以前的激活层，Relu，Sigmoid函数大部分是采用GC，或者近似函数的方式。GC的开销比较大，而近似函数都有精度损失。比如CryptoNets中使用的是x的平方作为激活层，CHET中使用
a
x
2
+
b
x
ax^2+bx
ax2+bx作为激活函数。本论文基于新的比较函数提出了新的激活层Relu的计算方法。 主要的贡献有三个方面 一，对于百万富翁问题，提出了一个新比较协议。然后把该协议应用到了DRelu上，能够计算神经网络的非线性层，例如ReLU, Maxpool 和 Argmax. 二，提出了新的除法算法。利用这种算法进行乘法的无误差截断处理，使用OT和HE计算线性层乘法，然后截断处理。以前的乘法截断都是直接截断，已经被证明会产生巨大的误差。 三，提出了一个新的框架CrypTFlow2，这个框架线性层，分别使用两种不同的密码技术实现，一个是基于同态的SCI,一个是基于OT的SCI。
一：贡献
新的百万富翁问题
首先介绍百万富翁问题，两个富翁想要在不透露自己持有资产的数量下比较谁更有钱，抽象到数学表示，就是：参与方有
P
0
P_0
P0,
P
1
P_1
P1,他们分别持有整数
x
x
x,
y
y
y，想要不透露这两个数的基础上得到比较
x
<
y
x |