Zobrazeno 1 - 4
of 4
pro vyhledávání: '"Akherati, Sajjad"'
Homomorphic encryption (HE) allows computations to be directly carried out on ciphertexts and is essential to privacy-preserving computing, such as neural network inference, medical diagnosis, and financial data analysis. Only addition and 2-input mu
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.13545
Autor:
Akherati, Sajjad, Zhang, Xinmiao
Privacy-preserving neural network (NN) inference can be achieved by utilizing homomorphic encryption (HE), which allows computations to be directly carried out over ciphertexts. Popular HE schemes are built over large polynomial rings. To allow simul
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2409.05205
Homomorphic encryption (HE) allows computations to be directly carried out on ciphertexts and enables privacy-preserving cloud computing. The computations on the coefficients of the polynomials involved in HE are always followed by modular reduction,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2401.11064
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.