Mosformer: Maliciously Secure Three-Party Inference Framework for Large Transformers.
该论文提出 Mosformer，据称是首个支持大型 Transformer（如 BERT 和 GPT）的恶意安全三方计算（3PC）推理框架。基于 Transformer 的模型在众多 AI 任务中表现优异，但当以云推理服务形式部署时，用户输
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← 返回所有主题SHARK: Actively Secure Inference Using Function Secret Sharing.
该论文提出SHARK系统，旨在解决主动安全（active security）下的两方机器学习推理问题。传统方法（如Escudero et al., Crypto 2020）在预处理模型下需要大量关联随机性、多次通信轮次和高计算开销，导致性能
Euston: Efficient and User-Friendly Secure Transformer Inference with Non-Interactivity.
本文提出 Euston，一种高效且用户友好的安全 Transformer 推理框架，支持非交互式操作，无需客户端与服务器之间进行多轮通信。Euston 结合了多方安全计算（MPC）与同态加密（HE）技术，针对 Transformer 模型中
Jaguar: Fast Private CNN Inference with Power-of-Two Homomorphic Arithmetic
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
Secure Transformer Inference Made Non-interactive.
随着ChatGPT等大型语言模型的兴起，安全Transformer推理成为一个重要研究方向。现有的安全推理方案大多采用交互式协议，客户端与服务器之间需要多轮通信，导致通信负载和延迟较高。本文提出了NEXUS，这是首个非交互式安全Transf
On the (In-)Security of the Shuffling Defense in the Transformer Secure Inference
本文针对Transformer模型安全推断中的shuffling防御机制展开研究。在安全推断场景中，客户端通过加密协议仅获知模型最终输出，而服务器无法得知客户端输入。然而，非线性层的安全计算因通信轮数和数据传输量巨大而成为效率瓶颈。为提升效