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摘要 随着世界采用人工智能 (AI)，隐私风险也随之增加。人工智能可以改善我们的生活，但可能会泄露或滥用我们的私人数据。私人人工智能基于同态加密 (HE)，这是一种新的加密范式，它允许云以加密形式操作私人数据，而无需解密，从而实现使用人工智能算法的私人训练和私人预测。2016 年 ICML CryptoNets [26] 论文首次展示了对同态加密数据的神经网络预测的评估，并开辟了结合机器学习和密码学的新研究方向。同态加密的安全性基于涉及格的数学难题，格是后量子密码学的候选者。本文概述了我在国际工业与应用数学大会 (ICIAM) 上的受邀全体会议演讲，解释了同态加密、私人人工智能和现实世界的应用。
私人人工智能：加密数据的机器学习
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