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RSS订阅原创 Chimera全同态加密加密转换方案学习
全同态加密众所周知，对同态加密的数据进行计算再解密，所得到的的结果与解密再计算是相同的。那么，同态加密中对计算（即同态评估）会有什么样的限制呢？目前已知可以进行的同态加密计算类型大致有三种：整数计算近似计算（定点数计算）二进制计算（电路计算）整数计算给定两个明文 m1,m2∈Zm_1, m_2 \in \mathbb{Z}m1,m2∈Z 的加密，可以计算：整数计算是可以使用 SIMD 进行加速的，给定两个明文 m1,m2∈Zm_1, m_2 \in \mathbb{Z}m1,m2
2021-11-22 16:18:29
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原创 同态加密GSW方案学习笔记1-GSW最初方案概述
概述2013 年，Gentry 等人使用近似特征向量技术，设计了一个无需计算密钥的全同态加密方案：GSW，拉开了第三代全同态加密的帷幕。2014年，Chris Peikert 等人提出了一个更简单的对称 GSW 方案，并用之设计了一个快速的自举算法。首先看 2013 年 GSW 方案的论文标题：Homomorphic Encryption from Learning with Errors Conceptually-Simpler,Asymptotically-Faster, Attribute-Bas
2021-02-23 20:47:14
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原创 多密钥TFHE学习笔记1-MKTFHE的整体流程
MKTFHE-notes-1多密钥 TFHE 算法整体流程TFHE 的多密钥变体的整体流程1. 设置 - MKHE.Setup( 1λ1^{\lambda}1λ )2. 密钥生成 - MKHE.KeyGen()3. 加密 - MKHE.Enc( mmm )4. 解密 - MKHE.Dec( ct‾,{si}i∈[k]\overline{ct}, \{ \pmb{s}_i \} _{i \in [k]}ct,{sssi}i∈[k] )5. 与非门运算 - MKHE.NAND( ct1‾,ct2‾,{(PK
2020-12-28 16:48:41
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原创 多密钥TFHE学习笔记2-MKTFHE算法关键步骤对应关键代码
多密钥TFHE学习笔记2多密钥 TFHE 算法关键步骤对应关键代码1. 设置 - MKHE.Setup( 1λ1^{\lambda}1λ )2. 密钥生成 - MKHE.KeyGen()3. 加密 - MKHE.Enc( mmm )4. 解密 - MKHE.Dec( ct‾,{si}i∈[k]\overline{ct}, \{ \pmb{s}_i \} _{i \in [k]}ct,{sssi}i∈[k] )5. 与非门运算 - MKHE.NAND( ct1‾,ct2‾,{(PKi,BKi,KSi)}i
2020-12-28 16:48:33
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原创 多密钥TFHE学习笔记3-基于MKTFHE库的8位加法器实现实验
多密钥TFHE学习笔记3-基于MKTFHE库的8位加法器实现实验基于MKTFHE库的8位加法器实现实验整体思路实验环境实验对应论文基于MKTFHE库的各类门实现实验整体思路分析关键步骤代码多密钥 LWE sample 之间的加法： MKlweAddTo()多密钥 LWE sample 之间的加乘法：MKlweAddMulTo()多密钥自举非门：MKlweNegate()多密钥自举与门：MKbootsAND_FFT_v2m2()多密钥自举或门：MKbootsOR_FFT_v2m2()多密钥自举异或门：MKbo
2020-12-28 16:48:20
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原创 DiNN学习笔记2-代码部分
DiNN学习笔记2-代码部分整体流程1.设置函数 our_default_gate_bootstrapping_parameters()函数 new_random_gate_bootstrapping_secret_keyset()2.读入数据3.初始化变量4.进行同态预测隐藏层的计算输出层的计算5.测试结果统计6.释放空间参考资料整体流程函数整体流程图如下：1.设置设置步骤整体流程如下：参数准备和初始化步骤中初始化了如下参数：函数 our_default_gate_bootstrappi
2020-10-24 00:20:31
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原创 DiNN学习笔记1-理论部分
DiNN学习笔记1-理论部分背景知识机器学习即服务MLaaS 中的全同态加密神经网络Fhe-DiNN 中的默认设定Fhe-DiNN 方案神经元中的计算离散神经网络DiNN 评估步骤自举的引入激活函数的同态评估对 TFHE 的改进明文的打包密钥转换的前置动态变化的消息空间优化盲旋步骤DiNN 方案的整体流程参考资料背景知识机器学习即服务机器学习即服务 (Machine Learning as a Service, MLaaS) 可以简单理解为：一系列将机器学习工具作为云计算服务的一部分的服务。 MLaa
2020-10-19 19:47:14
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原创 TFHE：环面上全同态加密方案学习笔记3
TFHE：环面上全同态加密方案学习笔记3TFHE 中的自举TFHE 中的门自举TFHE 中的电路自举TFHE 效率整理TFHE 中的自举TFHE 中的门自举TFHE 中的电路自举TFHE 效率整理
2020-08-26 16:05:36
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原创 TFHE：环面上全同态加密方案学习笔记2
TFHE：环面上全同态加密方案学习笔记2TFHE中部分符号整理层次TFHE(TFHE IN LEVELED MODE)层次TFHE中的 Det-WFA层次TFHE中的 电路自举(Circiut Bootstrapping)TFHE中部分符号整理这些符号后续可能会频繁使用，列成表格方便查看。基本符号参照表符号定义解释λ\lambdaλsecurity parameter安全参数B\mathbb BBset{0,1}集合{0,1}T\mathbb TTR/Z=
2020-08-17 17:45:40
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原创 TFHE：环面上全同态加密方案学习笔记1
TFHE：环面上全同态加密方案学习笔记1全同态加密全同态算法应用之一：外包计算。TFHE与全同态全同态加密中的噪声TFHETorus 环面全同态加密首先简要介绍一下什么是全同态加密：同态加密是上世纪80年代提出来的一种密码学技术：对经过同态加密的数据进行处理得到一个输出，将这一输出进行解密，其结果与用同一方法处理未加密的原始数据得到的输出结果是一样的。传统加密大致有密钥生成、加密、解密三个关键步骤：同态加密相比传统加密最核心的部分在于它的 评估操作(Evaluation) 使得对加密的密文进的运算
2020-08-10 14:50:43
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空空如也
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