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摘要 - 肌形加密（HE）是用于构建隐私应用程序的常用工具。但是，在许多客户和高延迟网络的情况下，由于密码大小较大而引起的通信成本是bot-tleneck。在本文中，我们提出了一种新的压缩技术，该技术使用具有较小的密文的添加剂同构加密方案，以基于错误的学习（LWE）来压缩大型同构密文。我们的技术利用了此类密文的解密中的线性步骤，以将部分解密委托给服务器。我们达到的压缩比最高90％，这仅需要一个小的压缩密钥。通过同时压缩多个密文，我们的压缩率超过99％。我们的压缩技术可以很容易地应用于将LWE密文从服务器传输到客户端的应用程序，以作为对查询的响应。更重要的是，我们将技术应用于私人信息检索（PIR），其中客户端访问数据库而无需透露其查询。使用我们的压缩技术，我们提出了Zippir，这是一种PIR协议，它在文献中所有协议中达到了最低的总体通信成本。Zippir不需要在预处理阶段与客户进行任何通信，这是用于与短暂客户端或高延迟网络的PIR用例的绝佳解决方案。
在自主驾驶的背景下对加强学习的奖励功能的审查
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