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。研究者引入了多项式变换器，并提供了使用HE进行安全推断的示例。他们在WikiText-103上进行了隐私保护的推断，在CIFAR-100和Tiny-ImageNet上进行了图像分类。模型结果与传统方法相当，填补了变换器之间的差距，突出了HE的可行性。他们还评估了模型的稳定性，并进行了消融实验。