Pacifo：FHE下高效推理ResNet20框架
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Pacifo：FHE下高效推理ResNet20框架
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AI 综述
Yang Li 等研究者提出 Pacifo 框架，在全同态加密（FHE）下对轻量网络 ResNet20 进行高效私有推理，相比现有最先进的 FHE ResNet20 实现运行时加速 3.7–21.7 倍，同时在下下游任务中保留原明文模型 95%–99% 的准确率。该框架已开源。 技术上，Pacifo 采用公私层划分方案和高效 ReLU 近似来降低 FHE 推理开销，并支持灵活的安全配置，以适配不同的隐私需求。相关论文发布于 arXiv。
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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 ResNet 框架，用于可信机器学习即服务报道时间线
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10月27日
- arXiv cs.AIPacifo：基于全同态加密的高效轻量 ResNet 框架，用于可信机器学习即服务
研究者提出 Pacifo 框架，通过公私层划分方案与高效 ReLU 近似，在全同态加密（FHE）下高效推理 ResNet20，并支持灵活的安全配置以适配不同隐私需求。相比现有最先进的 FHE ResNet20 实现，运行时加速 3.7-21.7 倍，同时在下下游任务中保留原明文模型 95%-99% 的准确率。该框架已开源。
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