Pacifo：全同态加密下的轻量ResNet20推理框架
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Pacifo：全同态加密下的轻量ResNet20推理框架
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AI 综述
Yang Li 等人提出并开源了基于全同态加密（FHE）的隐私推理框架 Pacifo，用于在加密数据上评估 ResNet20。该框架通过定制微调策略、公私层划分和高效 ReLU 近似，减少私有层数量与昂贵的 FHE 运算，并提供灵活的安全配置以适应不同客户的隐私需求。 据论文称，与现有 ResNet20 的 FHE 实现相比，Pacifo 运行时加速 3.7–21.7 倍，同时在下游任务上保留原明文模型 95%–99% 的准确率。
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最新进展10月27日 12:00
Pacifo：基于全同态加密的高效轻量级 ResNet，面向可信机器学习即服务报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AIPacifo：基于全同态加密的高效轻量级 ResNet，面向可信机器学习即服务
Pacifo 是一个基于全同态加密（FHE）的隐私推理框架，通过定制微调策略在加密数据上高效评估 ResNet20。它引入公私层划分方案与高效 ReLU 近似，显著减少私有层数量和昂贵的 FHE 运算，并提供灵活的安全配置。相比现有 ResNet20 的 FHE 实现，Pacifo 运行时加速 3.7-21.7 倍，同时在下游任务上保留原明文模型 95%-99% 的准确率，已开源。
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