Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scaling Homomorphic Applications in Deployment

論文の概要: Scaling Homomorphic Applications in Deployment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02376v1
Date: Tue, 30 Sep 2025 00:42:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.057376
Title: Scaling Homomorphic Applications in Deployment
Title（参考訳）: デプロイにおける同型アプリケーションのスケーリング
Authors: Ryan Marinelli, Angelica Chowdhury,
Abstract要約: 暗号化エコシステムの生産準備性を決定するために,概念実証準同型アプリケーションを開発した。この目的のために映画レコメンデーションアプリが実装され、コンテナ化とオーケストレーションを通じて生産される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21485350418225244
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In this endeavor, a proof-of-concept homomorphic application is developed to determine the production readiness of encryption ecosystems. A movie recommendation app is implemented for this purpose and productionized through containerization and orchestration. By tuning deployment configurations, the computational limitations of Fully Homomorphic Encryption (FHE) are mitigated through additional infrastructure optimizations Index Terms: Reinforcement Learning, Orchestration, Homomorphic Encryption
Abstract（参考訳）: この取り組みでは、暗号化エコシステムの生産準備性を決定するために概念実証準同型アプリケーションを開発した。この目的のために映画レコメンデーションアプリが実装され、コンテナ化とオーケストレーションを通じて生産される。配置設定のチューニングにより、FHE(Fully Homomorphic Encryption)の計算制限は、追加のインフラストラクチャ最適化によって緩和される。

関連論文リスト

Post-Quantum Secure Aggregation via Code-Based Homomorphic Encryption [19.264286608481296]
キーおよびメッセージ付加型同型暗号に基づくセキュアアグリゲーションのためのコードベースの代替手段を提案する。我々の建設には秘密の共有によって実現された委員会ベースの復号機が使われている。提案手法は,情報理論的にセキュアなアグリゲーションプロトコルよりも優れた性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2026-01-19T13:14:01Z)
HiGFA: Hierarchical Guidance for Fine-grained Data Augmentation with Diffusion Models [82.10385962490051]
生成拡散モデルは、データ拡張の約束を示す。きめ細かいタスクにそれらを適用することは、重大な課題である。 HiGFAは階層的な信頼性駆動型オーケストレーションであり、多様なが忠実な合成画像を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-11-16T10:46:16Z)
Design and Optimization of Cloud Native Homomorphic Encryption Workflows for Privacy-Preserving ML Inference [0.0]
ホモモルフィック暗号化(HE)は、暗号化されたデータに対する暗号計算を可能にする魅力的な技術として登場した。大規模クラウドネイティブパイプラインにおけるHEの統合は、高い計算オーバーヘッド、オーケストレーションの複雑さ、モデル互換性の問題によって制限されている。本稿では、プライバシML推論をサポートするクラウドネイティブな同型暗号化の設計と最適化のための体系的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-28T15:13:32Z)
Physical Layer Deception based on Semantic Distortion [58.38604209714828]
物理層 deception (PLD) は、物理層セキュリティ(PLS)と偽造技術を統合するフレームワークである。我々は,この枠組みを意味的コミュニケーションモデルに拡張し,性能指標として意味的歪みを用いた理論的解析を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-16T18:23:35Z)
Unlocking Symbol-Level Precoding Efficiency Through Tensor Equivariant Neural Network [84.22115118596741]
シンボルレベルのプリコーディングにおいて,推論の複雑さの低いエンドツーエンドディープラーニング(DL)フレームワークを提案する。提案手法は,従来の手法よりも約80倍の高速化を実現しつつ,SLPの大幅な性能向上を達成できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2025-10-02T15:15:50Z)
Encrypted Large Model Inference: The Equivariant Encryption Paradigm [18.547945807599543]
Equivariant Encryption(EE)は,暗号化されたデータに対して,性能上のオーバーヘッドがゼロに近いセキュアな"盲目"推論を可能にするように設計された,新しいパラダイムである。計算グラフ全体を暗号化する完全同型アプローチとは異なり、EEはニューラルネットワーク層内の重要な内部表現を選択的に難読化する。 EEは高い忠実性とスループットを維持しており、ロバストなデータの機密性と、現代的な大規模モデル推論の厳密な効率要件の間のギャップを効果的に埋めています。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-03T03:05:20Z)
Secure Semantic Communication With Homomorphic Encryption [52.5344514499035]
本稿では,SemCom に準同型暗号を適用する可能性について検討する。タスク指向のSemComスキームを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-17T13:26:14Z)
Encryption-Friendly LLM Architecture [11.386436468650016]
ホモモルフィック暗号(homomorphic encryption, HE)は、暗号状態における算術演算をサポートする暗号プロトコルである。本稿では,パーソナライズされた(プライベートな)微調整による推論を重視した改良型HE-Friendly Transformerアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-03T13:48:35Z)
Speculative Diffusion Decoding: Accelerating Language Generation through Diffusion [55.0194604505437]
投機的復号化は,大規模言語モデル推論を高速化する手法として広く採用されている。本稿では,離散拡散モデルを用いてドラフトシーケンスを生成する投機的復号法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-10T21:24:25Z)
Constructing a fully homomorphic encryption scheme with the Yoneda Lemma [0.0]
この論文は、Yoneda Lemmaの適用を通じて、非対称暗号の同型暗号システムの基盤を再定義する。これは、ElGamal、RSA、Benaloh、RegevのLWE、NTRUEncryptといった広く採用されているシステムが、Yoneda Lemmaの原理から直接派生していることを示している。この合成により、全体論的同型暗号化フレームワークである Yoneda Encryption Scheme が作成される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-24T06:46:26Z)
Denoising-Contrastive Alignment for Continuous Sign Language Recognition [22.800767994061175]
連続手話認識は,手話ビデオからテキストグルースへの符号認識を目的としている。現在のクロスモダリティアライメントパラダイムは、ビデオ表現を導くためにテキスト文法の役割を無視することが多い。本稿では,映像の表現性を高めるために,Denoising-Contrastive Alignmentパラダイムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-05T15:20:27Z)
Verifiable Encodings for Secure Homomorphic Analytics [10.402772462535884]
ホモモルフィック暗号化は、機密データ上のクラウドで除算された計算のプライバシを保護するための有望なソリューションである。本稿では,クラウドベースの同型計算のクライアント検証を実現するための2つの誤り検出符号化とビルド認証手法を提案する。我々は,暗号化されたデータ上で実行されたアウトソース計算の検証システムであるVERITASにソリューションを実装した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-28T13:22:21Z)
THE-X: Privacy-Preserving Transformer Inference with Homomorphic Encryption [112.02441503951297]
トランスフォーマーモデルのプライバシ保護推論は、クラウドサービスユーザの要求に基づいています。我々は、事前訓練されたモデルのプライバシ保存推論を可能にするトランスフォーマーの近似アプローチである$textitTHE-X$を紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-01T03:49:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。