本文提出 Jaguar，一种用于加速私有卷积神经网络（CNN）推理的新型混合同态加密/两方安全计算（HE/2PC）系统。现有混合协议的性能瓶颈主要来自两个方面：一是使用素数模数同态算术进行卷积操作，这需要基于NTT的多项式乘法，开销较大；二是ReLU激活函数前的精度管理流程要求将比特宽度加倍，然后调用单独的截断协议，增加了通信和计算成本。Jaguar 基于一个核心设计选择——使用2的幂次方密文环——来解决这两个问题。首先，该设计使得 SPA-Conv（标量多项式累积卷积）成为可能，这是一种系数域卷积核，用标量-多项式累积替代了以NTT为中心的多项式乘法，从而降低卷积计算复杂度。其次，通过本地右移位实现精确的密文端截断，使得ReLU可以直接在目标定点精度下运行，无需后续的截断协议。尽管使用了2的幂次方环，但在客户端解密时，NTT仍然有用，用于处理单个多项式乘法。为此，Jaguar 引入了辅助NTT素数，在保持2的幂次方协议基础的同时，使解密复杂度仍为 O(N log N)。实验表明，在禁用AVX的ImageNet规模ResNet-18、ResNet-50和MobileNetV2上，与Cheetah相比，端到端延迟降低2.07-3.72倍，通信量降低1.16-1.76倍；与Rhombus相比，延迟降低2.16-3.36倍。适合对隐私保护机器学习、同态加密加速、安全推理系统设计感兴趣的研究者和工程师阅读。