PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。问题：保护敏感数据企业机构间合作处理数据越来越频繁，通常使用云服务为数据共享保驾护航。保护数据隐私至关重要，特别是在处理个人可识别信息（PII

论文笔记：全同态加密研究进展-白利芳等同态加密–概念同态性给定2个代数结构间的映射，\(\delta:A\toB\)，满足\(\delta(x*_Ay)=\delta(x)*_B\delta(y)\)，这里这种映射\(\delta\)就可以看作是同态加密中的“加密”操作，即明文进行\(*_A\)计算，加密后相当于密文进行\(*_B\)计算，所

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。隐私专业人士正在见证隐私技术的一场革命。新的隐私增强技术的出现和成熟是这场革命的一部分，这些技术允许数据使用和协作，而无需共享纯文本数据

PrimiHub一款由密码学专家团队打造的开源隐私计算平台，专注于分享数据安全、密码学、联邦学习、同态加密等隐私计算领域的技术和内容。全同态加密（FullyHomomorphicEncryption，FHE）中经常提到的一个术语是“自举”（Bootstrapping）。任何读过FHE初级材料的人都知道，自举是FHE方案中最

近来，大语言模型(LLM)已被证明是提高编程、内容生成、文本分析、网络搜索及远程学习等诸多领域生产力的可靠工具。大语言模型对用户隐私的影响尽管LLM很有吸引力，但如何保护好输入给这些模型的用户查询中的隐私这一问题仍然存在。一方面，我们想充分利用LLM的力量，但另一方面

全同态（FullyHomomorphicEncryption,FHE）和半同态（PartiallyHomomorphicEncryption,PHE）全同态加密（FHE）是指一种加密方案，可以在加密状态下进行任意多次的加法和乘法运算，并且可以得到与明文数据相同的结果。这意味着可以在加密的数据上进行复杂的计算，而无需解密数据。FHE是同态

https://en.wikipedia.org/wiki/Polynomial_ringhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/419266064这篇知乎文章讲的比较透彻，但是不易理解，可以结合以下视频学习。无尽沙砾大佬的

文章使用wolai编写并导出，在wolai中观看效果更好，有颜色高亮和实时更新不可约多项式IrreduciblePolynomialIrreduciblepolynomial-Wikipedia定义比较多，通俗