logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

8. GSW - Flatten - 《Homomorphic Encryption from Learning with Errors: Conceptually-Simpler,...》

借鉴致远的文章学习同态加密,本文主要记录同态加密中Flatten操作,参考文献为 Craig Gentry,Amit Sahai,Brent Waters 的《Homomorphic Encryption from Learning with Errors: Conceptually-Simpler, Asymptotically-Faster, Attribute-Based》。这篇文章主要实现

#安全#密码学#同态加密
6. BGV12 - HElib基础算法 - 层次同态加密 - 《(Leveled) Fully Homomorphic Encryption without Bootstrapping》

借鉴致远的文章学习同态加密,本文主要记录无需自举的层次同态加密流程,参考文献为Zvika Brakerski、Craig Gentry和Vinod Vaikuntanathan的《(Leveled) Fully Homomorphic Encryption without Bootstrapping》,这篇文章是HElib库所使用的基础算法。下面介绍全同态加密的历史发展流程以及本文的针对性问题:(

文章图片
#算法#同态加密#区块链
5. BV11-密钥切换与模切换-《Efficient Fully Homomorphic Encryption from (Standard) LWE》

借鉴致远的文章学习同态加密,本文主要记录密钥切换与模切换流程,参考文献为Zvika Brakerski 和Vinod Vaikuntanathan的《Efficient Fully Homomorphic Encryption from (Standard) LWE》,这篇文章的针对性问题如下:IND-CPA安全是指攻击者即使能够自由加密任何他选中的明文,也无法区分两个特定明文的加密结果。下面介绍

#同态加密#算法
READ-2315 Data Poisoning Attacks Against Federated Learning Systems

针对有目标投毒攻击,攻击者的目标是在维持其他类的识别准确率的前提下,降低目标类的识别准确率。对此不由得思考:有目标攻击者的模型更新只是在特定维度上不可用,但非目标类的相关神经元仍具有可用性。

文章图片
#安全
READ-2203 FLDetector: Defending Federated Learning Against Model Poisoning Attacks via Detecting Mal

针对中毒攻击,本文提出了FLDetection的防御方案,是对拜占庭健壮的联邦学习的加强。文章通过无监督学习寻找恶意客户端,去除恶意客户端后重新进行学习。从本文的实验结果上看,虽然文章可以很好的去除恶意客户端,但是也带走了部分良性客户端,这可能是由于在聚类过程中,FLDetection仅使用了预测更新和实际更新的距离作为聚类标准,无法较好的区分恶意客户端和良性客户端的特征。

#人工智能
到底了