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English(EN) Encrypted Neural Networks without Overflows

全同态加密（FHE）在隐私神经网络推理中发现溢出漏洞

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员发现全同态加密（FHE）方案中存在一个关键漏洞，特别是广泛使用的CKKS方案，可能导致溢出攻击。这些攻击通过使输入超出FHE电路的容差范围来破坏神经网络的输出。为解决此问题，该论文提出了一种形式化验证技术，用于计算神经元范围的认证边界，从而有效消除溢出，并将实验基准测试中的失败率降至零。通过允许用严格设计的多项式替换标准多项式，这种无溢出解决方案与现有的CKKS框架兼容。 AI

影响 解决了使用FHE进行私有AI推理中的关键安全漏洞，可能实现更强大、更安全的AI模型部署。

排序理由 学术论文，详细介绍了AI中使用的特定加密方案的新漏洞和提出的解决方案。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Philipp Kern, Lorenzo Rovida, Samuel Teuber, Edoardo Manino, Carsten Sinz, Alberto Leporati ·

    无溢出的加密神经网络

    arXiv:2605.23096v1 Announce Type: cross Abstract: Fully homomorphic encryption (FHE) enables private inference by evaluating neural networks on encrypted data. In this way, we can delegate the computation to a third party server without ever revealing the user's data. Currently, …

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