Private Embedding Lookup with Encrypted Compact Queries under Fully Homomorphic Encryption
该论文针对隐私保护推理中的嵌入查找问题，提出了一种基于全同态加密（FHE）的私有嵌入查找方法。在自然语言处理和推荐模型中，模型首先将离散的客户端输入映射为嵌入向量，而输入可能包含敏感信息，因此需要保护嵌入步骤的隐私。FHE允许对加密数据进行
#FHE
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← 返回所有主题Decision-Aware Quadratic ReLU Replacement for HE-Friendly Inference
全同态加密（FHE）仅支持加法和乘法运算，因此在FHE环境下进行神经网络推理时，需要用多项式近似替代ReLU激活函数。传统方法通过在经验激活区间上进行多项式拟合来控制逼近误差，通常需要较高次数的多项式，导致同态求值开销增加。然而，分类结果仅
A Pragmatic Comparison of Cryptographic Computation Technologies for Machine Learning
本文针对机器学习领域的安全计算技术选型问题，对两种主流密码学方法——安全多方计算（SMPC）和全同态加密（FHE）进行了理论和实践的对比分析。首先，文章从理论上总结了SMPC和FHE两种安全计算范式的原理、优缺点及相关的开源软件实现。其次，
Select-Then-Compute: Encrypted Label Selection and Analytics over Distributed Datasets using FHE.
本论文提出了一种名为“Select-Then-Compute”的框架，旨在解决分布式数据集上的加密标签选择与分析问题。在多方协作场景中，不同数据持有者希望在不泄露原始数据的前提下，对联合数据进行查询和计算，但现有全同态加密（FHE）方案在支