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高效的隐私保护KAN推断方法基于同态加密
内容提要
本文探讨了同态加密（HE）在神经网络中的应用，提出了多种基于HE的模型和框架，如CryptoGCN和LinGCN，以提高隐私保护和计算效率。研究表明，尽管同态加密能有效保护数据隐私，但仍面临性能和可扩展性挑战。通过优化激活函数和算法，研究实现了显著降低推理时间的深度神经网络，展示了HE在先进应用中的潜力。
关键要点
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使用RNS-CKKS FHE技术和bootstrapping策略对CIFAR-10数据集上的ResNet-20模型进行FHE加密计算，分类准确率达到90.67%。
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提出基于同态加密的GCN推断框架CryptoGCN，保持数据隐私并提高计算效率，实验证明其优于现有解决方案。
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设计Phoenix系统，通过随机平滑核心算法实现隐私保护的推理，且延迟不高。
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综述同态加密在神经网络数据隐私和安全问题上的应用，分析当前研究现状及面临的挑战。
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LinGCN框架优化同态加密推断性能，显著降低乘法深度和延迟，保持推断准确率。
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提出逐层优化激活函数的方法，显著缩短ResNet模型的推理时间。
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引入多项式变换器和HE进行安全推断，展示HE在隐私保护推断中的可行性。
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研究Kolmogorov-Arnold网络作为差分隐私模型训练的替代方法，评估其性能与隐私性。
延伸问答
同态加密在神经网络中的应用有哪些？
同态加密在神经网络中的应用包括保护数据隐私、提高计算效率，以及实现安全推断等。
CryptoGCN框架的主要优势是什么？
CryptoGCN框架最大程度地保持数据隐私，并有效利用矩阵操作的稀疏性，提高了同态加密的计算效率。
LinGCN框架如何优化同态加密推断性能？
LinGCN通过减少乘法深度、优化激活函数和改进同态加密方案来优化推断性能。
Phoenix系统在隐私保护推断中有什么特点？
Phoenix系统通过随机平滑核心算法实现隐私保护推断，且延迟不高，保证了高效性。
同态加密在隐私保护中面临哪些挑战？
同态加密在隐私保护中面临性能、可扩展性和对高级神经网络运算支持有限等挑战。
如何通过优化激活函数降低推理时间？
通过逐层优化激活函数和调整密文模量链，可以显著缩短深度神经网络的推理时间。
