本文记录阅读此论文的笔记 摘要 (1)1996年,HPS三人提出一个格上的高效加密方案,叫做NTRUEncrypt,但是没有安全性证明:之后2011年,SS等人修改此方案,将其安全规约到标准格上的困难问题:2012年,LTV等人基于修改的方案,提出一个FHE方案. (2)non-standard assumption:非标准假设,是什么意思? (3)本片论文是去除了non-standard assumption,通过使用**技术,并且构建了一个新的FHE方案,基于标准格假设问题(比如,SVP,C…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Full version of a paper at the 8-th International Conference on Applications and Techniques in Information Security (ATIS 2017) [24]. Abstract 我们建立了一个隐私保护的深度学习系统,在这个系统中,许多学习参与者对组合后的数据集执行基于神经网络的深度学习,而实际上没有向中央服务器透露参与者的本地数…

本文记录阅读该paper的笔记,这篇论文是TenSeal库的原理介绍. 摘要 机器学习算法已经取得了显著的效果,并被广泛应用于各个领域.这些算法通常依赖于敏感和私有数据,如医疗和财务记录.因此,进一步关注隐私威胁和应用于机器学习模型的相应防御技术至关重要.在本文中,我们介绍了TenSEAL,这是一个使用同态加密保护隐私数据的机器学习开源库,可以轻松地集成到流行的机器学习框架(PyTorch 或 Tensorflow)中.我们使用MNIST数据集对我们的实现进行了benchmark测试,结果显示加…

同态加密(Homomorphic encryption)是一种加密形式,它允许人们对密文进行特定的代数运算得到仍然是加密的结果,将其解密所得到的结果与对明文进行同样的运算结果一样.换言之,这项技术令人们可以在加密的数据中进行诸如检索.比较等操作,得出正确的结果,而在整个处理过程中无需对数据进行解密.其意义在于,真正从根本上解决将数据及其操作委托给第三方时的保密问题,例如对于各种[[云计算]]的应用. 这一直是密码学领域的一个重要课题,以往人们只找到一些部分实现这种操作的方法.而2009年9月克雷…

本节内容记录阅读该论文的笔记 介绍 首先,介绍了两种明文"打包"的方法:PVW和SV PVW:对应论文(PVW:A framework for efficient and composable oblivious transfer),打包思想就是,将多个bit明文是为一个明文向量. SV:对应论文(SV11:Fully homomorphic SIMD operations),打包思想:将多个明文通过"编码"插入到一个多项式上,转换成多项式的计算相当于这么多明文计算…

基础信息 版本 Python 2.7 Python 3.x Python2.7 版本在 2020 年后不再提供支持,建议新手使用 3.x 版本进行学习 实现 CPython:Python的标准实现: PyPy:用 RPython 实现,目标实在提高性能: JPython:将 Python 编译成 Java 字节码,使其能在 JVM 中运行,目前支持 python2.7: IronPython:是 .NET 平台下的一种实现,支持 .NET 平台下的语言调用 Python代码: PythonNet…

机器学习的发展可以追溯到1959年,有着丰富的历史.这个领域也正在以前所未有的速度进化.在之前的一篇文章中,我们讨论过为什么通用人工智能领域即将要爆发.有兴趣入坑ML的小伙伴不要拖延了,时不我待! 在今年秋季开始准备博士项目的时候,我已经精选了一些有关机器学习和NLP的优质网络资源.一般我会找一个有意思的教程或者视频,再由此找到三四个,甚至更多的教程或者视频.猛回头,发现标收藏夹又多了20个资源待我学习(推荐提升效率工具Tab Bundler). 找到超过25个有关ML的"小抄"后,我…

之前看过一次,根本看不懂,现在隔这么久,再次阅读,希望有所收获! 论文版本:Homomorphic Evaluation of the AES Circuit(Updated Implementation) 首先明白AES电路是什么? 暂且理解为AES加密算法,以电路的形式实现. 注:bootstrapping 自举:key switching 密钥交换: modulus switching 模交换 介绍 使用Leveled-FHE方案(BGV)加密和同态计算(不用自举),使用同态库(HElib…

Awesome Courses  Introduction There is a lot of hidden treasure lying within university pages scattered across the internet. This list is an attempt to bring to light those awesome courses which make their high-quality material i.e. assignments, lect…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Qiang Yang, Yang Liu, Tianjian Chen, and Yongxin Tong. 2019. Federated Machine Learning: Concept and Applications. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 10, 2, Article 12 (February 2019), 19 pages. https://doi.org/0000001.0…