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RSS订阅原创 FHE层级
同态：密文计算的结果解密后，等于明文计算的结果。即 Dec(Enc(a)⊕Enc(b))=a+b全同态：支持任意深度的加法和乘法运算（不仅是单一操作，而且可以无限次组合）。
2026-11-04 17:42:54
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原创 Chloe：基于多级向量化与控制路径缩减的全同态加密上的循环变换
论文的核心问题是：现有 FHE 编译器对“非平凡循环结构”的支持不足，导致 FHE 上程序表达能力和执行效率受限。具体来说：FHE 允许在密文上计算，但密文计算与明文计算行为差异很大。逻辑电路、比较、分支等非算术操作在 FHE 上通常比算术电路昂贵得多。循环是结构化程序的基本控制结构，程序中大量运行时间集中在循环中；很多非代数表达式，如级数、积分、超越函数等，也依赖循环实现。现有 FHE 编译器大致分为：专用编译器：擅长优化算术电路和 SIMD 向量化，但不擅长比较、分支、逐位操作等非算术计算；通用编译器：
2026-10-29 13:07:25
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原创 《The Communication-Friendly Privacy-PreservingMachine Learning against Malicious Adversaries》
通过批验证机制，验证阶段的通信开销与电路规模呈对数关系。实验表明，对于复杂模型（如VGG），验证阶段产生的通信和运行时间远小于在线执行阶段，说明引入恶意安全所带来的额外代价已降至可接受范围。：通过增大集合 S的大小（如文档中的环大小或多项式环维度），可将“误判概率”（非零多项式被误认为零多项式）降至可忽略。通过这种“离线预处理+在线轻量计算”的模式，协议在保证恶意安全性的同时，实现了高效的隐私保护机器学习推理。：利用daBits和恶意安全的内积协议，生成正确的截断对，安全地处理定点数乘法后的缩放问题。
2026-06-29 14:54:08
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原创 JAVA常见API
把字符串转为字符数组 char[ ] array = str.tocharArry() //"abcd" ——> ['a' , 'b' ,'c' , 'd']大小写转换 String upperCase = str.toUpperCase() str.toLowerCase()查找当前字符串第一次出现ch的位置 int index=str.indexOf(int ch) //参数为ch的ASCLII码。
2026-06-12 18:06:55
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原创 《HEIR: A Unified Representation for Cross-Scheme Compilation of Fully Homomorphic Computation》
（如BFV和CKKS）计算加法/乘法极快，但无法高效处理比较、分支等非多项式运算及逻辑函数；（如TFHE）功能完备且易于部署，但计算算术运算极其缓慢；实现逻辑到算术转换所需的计算成本过高（如，E^3算术FHE和逻辑FHE使用完全不同的数据格式（RLWE密文 vs LWE密文）和操作符。现有编译器的IR都是为单一方案设计的，无法同时描述和控制两种方案，更无法在它们之间进行自动转换和优化。何时该用算术FHE？何时该切换为逻辑FHE？切换需要插入（RLWE→LWE）和repack。
2026-06-09 21:03:23
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原创 面向对象高级篇
继承的概念：继承是类与类之间的一种父子关系，Java中提供关键字extends，用于建立类与类之间的关系。子类可以在父类的基础上，增加其他的功能，使子类更强大。单继承：一个子类只能继承一个父类 不能多继承：子类不能同时继承多个父类。继承的好处：可以把多个子类中重复的代码抽取到父类中了，提高代码的复用性；在创建对象的时候，先执行父类的构造方法，再执行子类的构造方法。直接继承的父类叫做直接父类，间接继承的爷爷叫做间接父类；Java只支持单继承，不支持多继承，但支持多层继承；
2026-05-28 19:03:58
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原创 面向对象进阶篇
非静态方法可以访问静态变量或者静态方法，也可以访问非静态的成员变量和非静态方法。static：表示静态，是Java的修饰符，用来修饰（成员变量/成员方法）工具类不是用来描述一类事物的，也没有main方法，而是帮我们做一些事情的类。常量的特点：只能赋值一次，数据不可变；枚举类的第一行上必须是枚举项，枚举项之间用逗号隔开，以分号作为结尾；枚举项的构造方法必须是private修饰，不让外界创建本类的对象。总结：静态只能调用静态，非静态可以调用所有，静态方法无this。每一个枚举项，都是该枚举类的对象；
2026-05-26 19:58:04
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原创 《Accelerating Private Large Transformers Inferencethrough Fine-grained Collaborative Computation》笔记
总之，这是在特定安全模型下，一种“简化流程、提升整体效率”的优化，牺牲了部署的灵活性（必须是三方）来换取性能。它将一个复杂的向量内积或卷积运算，直接映射成了一次原生的多项式乘法，这样可以直接利用HE的乘法，结果多项式的系数里就包含需要的结果，避免了复杂的旋转操作。在线阶段，双方只需进行极少量、轻量级的通信，然后所有计算都是本地完成的，计算压力转移到了离线阶段。预计算均值/方差：如果处理的数据有规律，可以拿公开数据事先算好一个固定的均值和方差存起来，推理时直接用，就把动态计算转为了静态常量。
2026-05-22 15:09:47
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原创 面向对象基础篇
2. 没有返回值类型，连void都没有 3.没有具体的返回值（不能由return带回结果数据）执行时机：1.创建对象的时候由虚拟机调用，不能手动调用构造方法；3.带参构造和无参构造方法，两者方法名相同，但是参数不同，这叫做构造方法的重载。默认：就近原则：在方法当中直接使用变量查找顺序：先找局部变量，再找成员变量。明确表示要访问对象的成员变量，而不是局部变量。private关键字是一个权限修饰符，可以修饰成员变量和成员方法。1.如果没有定义构造方法，系统将给出一个默认的无参构造方法。修饰符 类名（参数）{
2026-05-22 15:09:37
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原创 《面向深度学习的高效安全推理研究综述》学习笔记
SecretFlow-SPU则更进一步，不限定前端框架，用户可以用任何主流深度学习框架编写模型，再通过少量代码修改迁移到安全推理，它底层支持ABY3、Cheetah、semi2K等多种高效安全协议，且推理速度比传统框架快数倍。：将非线性函数转化为布尔电路，适合实现比较、ReLU等操作，虽然通信轮数与电路深度无关，但复杂非线性函数对应的电路规模庞大，通信开销依然很高。现有模型优化方法（剪枝、近似、蒸馏）大多针对明文推理设计，迁移到安全推理后，开销分布发生变化（非线性运算占比极高），原有优化效果可能不佳。
2026-05-20 11:24:40
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原创 《BOLT: Privacy-Preserving, Accurate and Efficient Inference for Transformers》学习笔记
通信优化的线性层协议：紧凑编码 + BSGS + 密文-密文矩阵乘。高效的非线性近似：低阶多项式 + Motzkin预处理 + 无LUT的Softmax。机器学习协同优化：词消除 + 安全感知微调。开源系统BOLT：首个接近实用的隐私保护Transformer推理系统。四、启发。
2026-05-18 11:29:40
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原创 安全多方计算
同态加密（HE）：允许直接对加密后的数据（密文）进行数学运算（如加法、乘法），且解密后的结果与对原始数据直接计算的结果一致。给定B为格Λ的一组基，t为目标向量，CVP就是在格上寻找一个非零向量u，使得∀v∈Λ，||v−t||≥||u−t||成立。与一般CVP不同的是，LWE的格具有来自 A 和模 q 的代数结构，这使其更便于密码构造，同时保留了CVP的困难性。函数秘密共享（FSS）：函数秘密共享与秘密共享不同之处在于，其目的在于针对一类特定的计算函数，保护其函数参数信息，而输入该函数的数据则是公开的。
2026-05-11 11:11:22
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空空如也
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