Batched Paillier-Based Hamming-Distance Computation over Binary Embeddings
本论文研究的是在加密二进制嵌入（binary embeddings）场景下，如何高效完成汉明距离（Hamming distance）计算的问题。背景是：加法同态加密（此处采用 Paillier 体制）允许把计算外包给不可信的服务器，从而在隐
#privacy-preserving-computation
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← 返回所有主题Low-Rank Masking for Single-Server Matrix Multiplication
本文研究在有限域 F_q 上把矩阵乘法外包给单一（不可信）服务器时，采用秩不超过 r 的加性掩码能提供多强的统计隐私。针对独立均匀的 n×n 输入矩阵，作者证明两类自然采样方式——均匀 rank-ball 掩码，以及独立均匀因子的乘积——对
PHAT: PHotonic Accelerator for TFHE
在全同态加密（FHE）中，云服务商可以在不接触明文的前提下对加密数据直接计算，是隐私保护型云应用的重要技术路线。众多 FHE 方案里，基于环面（Torus）的 TFHE 因支持任意布尔/算术门运算而具有最强通用性，但其代价是极高的计算与通信
FPGA Acceleration of Fully Homomorphic Encryption with Adaptive Key Switching
本文针对全同态加密（FHE）在云端隐私保护计算中的性能瓶颈展开研究。FHE 允许云端在密文上直接计算，是实现隐私保护云服务的关键技术，但其计算开销极大，必须依赖硬件加速才能实用。在 FHE 的各类算子中，密钥切换（key-switching
Bridging the Gap Between PHE and FHE: A Performance and Trade-off Analysis of The Somewhat Homomorphic BGN Cryptosystem
本文针对同态加密（HE）在实际应用中面临的权衡问题——轻量级部分同态加密（PHE）计算高效但功能有限，而全同态加密（FHE）功能强大但计算开销巨大——提出并分析了介于两者之间的 Boneh-Goh-Nissim（BGN）密码系统。BGN 属
Fast Amortized Bootstrapping with Small Keys and Polynomial Noise Overhead.
该论文提出了一种快速摊销自举（amortized bootstrapping）方法，用于同态加密（FHE）方案，旨在实现小密钥尺寸和多项式噪声开销。传统的FHE方案通常利用SIMD（单指令多数据）技术并行处理多个消息，但其安全性依赖于超多项
Poster MPClan: : Protocol Suite for Privacy-Conscious Computations.
本文提出 MPClan 协议套件，旨在解决隐私保护计算中的安全多方计算（MPC）效率与灵活性不足的问题。MPClan 是一个模块化、可组合的协议框架，支持半诚实、恶意以及 covert 等多种安全模型，并适用于不同的网络假设（如诚实多数、
Secret-Shared Joins with Multiplicity from Aggregation Trees.
本文针对秘密共享（secret shared）数据库表上的 SQL 类 join 操作，提出了新型协议。以往方法要么要求参与 join 的键必须唯一，要么具有二次开销。本文的工作消除了这一限制，允许参与 join 的一方或双方秘密共享输入表
Beyond Controlled Noise: Achieving Symmetric FHE through Dynamic Position Shifting
本文提出了一种突破性的对称全同态加密（FHE）方案，旨在解决传统FHE方案中计算开销大和噪声管理复杂的核心瓶颈。现有FHE方案通常基于非对称或层次式结构，乘法操作会导致噪声指数级增长，需要昂贵的自举（bootstrapping）过程来重置噪
HE-PIM: Demystifying Homomorphic Operations on a Real-world Processing-in-Memory System
本文针对同态加密（HE）在实际处理-内存（PIM）系统上的运行特性进行了全面分析。同态加密允许对密文直接计算，为不可信计算环境提供强隐私保障，但其高计算复杂度、大密文尺寸和大量数据移动限制了实际部署。传统的处理器中心架构（CPU、GPU、A