secure computation | BriefGPT

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在加密领域中使用核技巧加速数据分析
利用核心方法对同态加密方案进行有效加速，以在加密领域内提高机器学习和统计算法的时间性能，降低代价昂贵的同态加密乘法，并实现对数据分析的高级功能。
PDFa month ago
FastLloyd: 基于差分隐私的联邦式、准确、安全、可调整的 $k$-Means 聚类
在水平联邦环境中，我们研究了隐私保护的 k-means 聚类问题，并通过综合差分隐私和安全计算的方法提出了一个更快速、更加隐私安全和更准确的设计。
PDF2 months ago
安全的跨平台社交推荐中利用数据稀疏性
本研究提出了一种安全的、跨平台的社交推荐框架 S3Rec，在保护数据隐私的同时，能够提高推荐性能和模型训练效率。该框架利用安全计算技术，通过稀疏矩阵乘法实现平台间数据交互。实验结果表明 S3Rec 的有效性。
PDF2 years ago
AAAICECILIA: 全面安全的机器学习框架
该研究提出了一个安全的三方计算框架 CECILIA，它提供了隐私保护的机器学习方法来对敏感数据进行建模。该框架不仅提供了加法和乘法等常见运算，还提供了多路复用器、最高位和模转换等新颖的方法，并成功地实现了精确和完全私有的指数计算，并可扩展到
PDF2 years ago
ASTRA: 高吞吐量的环上三方计算及其在安全预测中的应用
该论文探讨了在模 $2^l$ 的整数环上进行安全计算的问题，提出了具有半诚实和恶意安全性的三方安全计算协议，并将其应用于安全服务器辅助的机器学习推理中，性能表现较好。
PDF5 years ago
安全计算同态加密库综述
本文针对同态加密的各类库进行调查，介绍了选择正确的安全计算方法时应考虑的关键特性和权衡，并在这些特性上对六个常见可用的同态加密库（SEAL，HElib，TFHE，Paillier，ELGamal 和 RSA）进行比较。还阐明了不同语言和实际
PDF6 years ago
安全分布式计算的最小化延迟
本文介绍一种新型的保密计算方法 —— 楼梯码（Staircase codes）, 用以降低研究中考虑的大量线性计算的聚合延迟，相较于线性秘密分享方案可获得高达 40% 的延迟降低，并确保数据在不泄露的情况下尽可能安全地分享给诚信、志愿或激励
PDF7 years ago