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Milos Vujasinovic
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新的Safhire框架通过混合FHE提升私密机器学习推理能力
研究人员开发了Safhire，一个新颖的混合推理框架，旨在利用全同态加密（FHE）来提高机器学习模型的实用性和隐私性。该系统将服务器上的加密线性层计算与客户端处理的明文非线性操作相结合，显著降低了计算成本，并消除了昂贵的重加密需求。为了确保模型机密性，Safhire采用随机混洗来隐藏中间输出，防止客户端重建模型。评估表明，与Orion和Concrete-ML等现有的FHE基线相比，Safhire实现了显著更低的推理延迟，同时保持了可比…
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CESAR协议赋能私密、高效的去中心化学习
一种名为CESAR的新协议已被开发出来，以解决去中心化学习中的通信和隐私挑战。CESAR将安全聚合与稀疏化相结合，允许参与者在没有中央服务器的情况下协同训练模型，同时保持隐私。该协议支持节点掉线和强大的隐私保护，而无需中央聚合器。实证评估表明，CESAR可以显著减少数据交换，并达到非私有基线的准确性。