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CryptoTrain：在加密数据集上快速安全训练
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了同态加密在机器学习中的应用，重点是保护数据和模型参数的安全。基于CKKS算法，提出了一种机器学习即服务机制，并在MNIST数据集上进行测试。结果表明，设计参数对正确性、安全性和计算时间有重要影响，密文打包策略和多线程并行化也影响推理的效率和延迟。
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关键要点
- 研究同态加密在机器学习中的应用，重点保护数据和模型参数的安全。
- 基于CKKS算法，提出了使用同态加密保护输入数据和模型参数的机器学习即服务机制。
- 在MNIST数据集上进行测试，结果显示设计参数对正确性、安全性和计算时间有重要影响。
- 密文打包策略和多线程并行化对推理的效率和延迟也有显著影响。
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