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原创 大精度同态比较(符号评估)
传统的 FHE 评估比较操作的方法基于使用 FHEW/TFHE 引导(文献中通常称为可编程引导)的符号函数评估。我们提出的符号函数 评估算法与密⽂(明 ⽂)模成对数关系。我们的符号评估算法基于同态底层函数算法的迭代使用我们将底函数评估程序推广到任意函数评估,既可用于支持较小的明文模数(直接),也可用于支持较大的明文模数(通过使用同态数字分解算法,
2023-08-14 13:19:21
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原创 同态+决策树的推理
为了减少客户端通信成本,有一个第三方服务器,可以生成随机字符串r,然后把加密的r发给服务器,服务器在调整阈值,普通r发给客户端,然后客户端就可与把明文x+r明文发给服务器,就不用发密文了。不过,由于目前的 SHE/FHE 方案开销较大,我们将高效的数据表示与不同的算法优化相结合,以保持较低的计算开销和通信成本。定义函数h,可以连接两个DAG图G1,G2,并且返回一个图G3,这个图连接着G1和G2的最大值。一个节点有两个子节点,所以有重复公共父节点,希望可以复用,只用一次。如果是右节点,储存比较bit,
2023-08-01 11:22:08
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原创 30系显卡+Python3.7+CUDA11.0 的pytorch轮子资源
30系显卡+Python3.7+CUDA11.0 的pytorch轮子资源
2022-11-29 15:40:35
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空空如也
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