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Paillier
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新的RAG框架使用同态加密增强隐私保护
研究人员开发了“GoldenRetriever”，一个利用非交互式同态加密的、用于隐私保护的检索增强生成（RAG）的新型框架。这种方法解决了通常以明文处理敏感数据的RAG系统的隐私问题。通过在加密下使用阈值选择而非昂贵的top-k排序，GoldenRetriever显著降低了延迟和计算复杂度。该系统使用基于CKKS的同态计算进行加密相似性评估和文档选择，确保查询内容和中间分数保持机密。实验表明，与之前的加密方法相比，其检索效果具有竞争…
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新的DSFL框架增强了可扩展且可验证的金融欺诈检测能力
研究人员推出了一种名为动态分片联邦学习（DSFL）的新框架，旨在增强跨机构金融欺诈检测能力，同时保护数据隐私。DSFL通过提高可扩展性和完整性来解决现有联邦学习协议的局限性。该系统采用动态随机分片来降低通信复杂性，并使用线性完整性标签进行可验证更新聚合，而无需零知识证明的计算成本。