高效的隐私保护KAN推断方法基于同态加密

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-12T00:00:00Z

设计隐私保护深度学习模型是挑战，同态加密（HE）是有前景的方法，可以解耦模型所有者和数据所有者。研究者引入多项式变换器，并提供使用HE进行安全推断的示例。模型在性能上与传统方法相当，填补了变换器之间的差距，突出了HE的可行性。还评估了模型的稳定性，并进行了消融实验。