Quantum Multi-Party Threshold Private Set Intersection with Explicit Cardinality Testing
本文针对量子多方阈值隐私集合交集（TPSI）问题提出了一种新协议。传统TPSI要求只有当交集基数达到预设阈值时才揭示交集，而现有量子TPSI协议通常依赖第三方（TP）解读最终结果，偏离了显式基数测试的范式。本文设计了一种基于旋转的量子构造，
#multi-party computation
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← 返回所有主题Fusion: Efficient and Secure Inference Resilient to Malicious Servers.
本文提出了一种名为 Fusion 的高效安全推理方案，旨在抵御恶意服务器的攻击。在现有的安全机器学习推理方案中，大多数假设服务器是半诚实的（即遵守协议但试图推断额外信息），但在现实世界中，服务器可能是恶意的，例如使用低质量模型或偏离协议。尽
CryptPEFT: Efficient and Private Neural Network Inference via Parameter-Efficient Fine-Tuning.
本文针对当前广泛使用的参数高效微调（PEFT）范式在推理阶段存在的隐私泄露风险，提出了一种名为 CryptPEFT 的隐私保护推理方案。在现有 PEFT 流程中，用户输入和微调后的轻量适配器（adapter）可能包含敏感信息，而直接应用多方
RoundRole: Unlocking the Efficiency of Multi-party Computation with Bandwidth-aware Execution.
该论文提出RoundRole，一种面向多方计算（MPC）的带宽感知执行框架。MPC在隐私保护计算中广泛应用，但现有协议通常假设网络同质化，忽略了异构带宽对性能的影响。RoundRole通过动态角色分配和带宽感知的任务调度，最小化跨参与方的通