深度神经网络中的高效隐私推理：PrivCore框架的突破性研究 背景介绍 随着深度学习技术的快速发展，深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）在图像识别、自然语言处理、医疗诊断等领域的应用日益广泛。然而，随着数据隐私和模型保护的需求日益增长，如何在保护用户隐私的同时进行高效的模型推理成为了一个重要的研究课题。传统的隐私保护推理方法，如基于安全多方计算（Secure Multi-Party Computation, MPC）的隐私推理（Private Inference, PI），虽然在隐私保护方面表现优异，但其计算和通信开销巨大，难以在实际应用中广泛推广。 近年来，研究人员尝试通过优化网络架构来减少隐私推理中的计算和通信开销。然而，现有研究大多集中在减少非线性操作...