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…

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…

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…

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…

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…

摘要 随着云计算和人工智能的兴起,如何安全有效地利用数据,对持有大量数字资产的企业来说至关重要.同态加密,是解决云计算和分布式机器学习中数据安全问题的关键技术,也是隐私计算中,横跨多方安全计算,联邦学习和可信执行环境多个技术分支的热门研究方向. 本文对经典同态加密算法Pailier算法及其相关技术进行介绍,重点分析了Paillier的实现原理和性能优化方案,同时对基于公钥的加密算法中的热门算法进行了横向对比.最后介绍了Paillier算法的一些实际应用. [关键词]:同态加密,多方安全计算,联邦…

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…

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre…

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…