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同态加密代表安全数据处理范围的范式转移,允许在加密数据中计算而无需解密。此属性有望提高各种领域的隐私和安全性,包括云计算,健康,金融和机器学习。此TCC进入机器学习中同态加密的基础,阐明其数学基础并探索其实际应用。通过现有的文献综述和方法论,本研究评估了优势,劣势和相关挑战。此外,它研究了不同同构密码仪方案产生的性能和计算超负荷的含义。研究还研究了真实的世界用例和实施场景,以评估同型加密对安全数据处理和隐私保护技术的生存能力和有效性。

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