基于神经网络编码和保内积加密的数据检索方法及系统

摘要

本发明公开一种基于神经网络编码和保内积加密的数据检索方法及系统，所述方法包括：根据数据查询标签进行分类标签向量表示；以原始查询数据为输入、以分类标签向量为输出训练反馈神经网络模型，待模型收敛后，分别提取隐含层向量作为查询数据的特征向量和查询条件的特征向量；采用保内积加密方法分别对查询数据特征向量和查询条件的特征向量进行加密，得到安全查询索引和安全查询陷门；将安全查询索引和安全查询陷门进行相似度计算，将计算结果按降序进行Top K排序，反馈检索结果。本发明保障数据特征机密性的同时，实现数据安全共享和检索，可提供多类型、非结构化数据的相似性检索。