重庆研究院在2024iDASH隐私计算竞赛中夺得冠军

发布时间：2024-12-27

重庆研究院在基于格的抗泄漏模型及去中心化研究中取得进展

发布时间：2024-11-04

大规模矩阵的隐私保护降维方案

软件库：Numpy-1.25.1，TenSEAL-0.3.14CPU:Inteli9-12900kf3.19GHz,串行内存：64GB矩阵维度从256*256à40000*4096计算前65个主成分我们的方案：规模大、精度高，效率高效率上与明文相差不到1个量级！奇异值个数计算时长(sec)计算精度(%)密文274.417299.53%明文22.221399.99%SVD200059.6189我们针对在宋等人在ACSAC‘21中提出的一种云辅助隐私保护框架中的安全漏洞，解决了该框架下的传统函

发布时间：2024-03-26

密文矩阵乘法

矩阵运算应用广泛，但密文计算效率低，是热点研究问题：UCSD、SeoulNationalUniversityMicrosoft、IBM、蚂蚁大都考虑方阵运算，缺乏灵活性效率仍有改进空间我们考虑了两种情形的加速明文-密文矩阵乘法密文-密文矩阵乘法Method#Ctxt#CMul#RotMult.depthHalevi-Shoup𝑚m𝑚𝑛mn2𝑚𝑛2m√n1CMult1CMultJiangetal.112𝑑2d&

发布时间：2024-03-26

计算机数学核心理论、算法与软件

重点研发计划数学与应用研究专项指南4.1问题：非线性代数系统求解和自动推理面临计算效率和处理规模瓶颈定理证明的大语言模型推理不可信，自动化程度解决方案：AI赋能的数学研究正在成为一种新范式，在定理证明方向已取得进展

发布时间：2024-03-26

多变元单调优化问题求解

问题：应用中有很多优化问题无法写出目标函数、约束函数的显式表达式，但具有对每个变元单调的特性（源于格密码安全性分析，也有很多其他应用）•单增优化的问题在文献中已解决[Tuy2000,2005,2016;…]•目前存在的单调优化求解方法[Matthiesen2020]无法保证算法在有限步内终止•我们提出新的可行解搜索方法，可高效判定每个区块有无可行解，进而给出一个完备的算法，并证明有限步终止

发布时间：2024-03-26

基于强化学习的柱形代数分解变元择序

主要贡献:•强化学习可以用于辅助数学算法的优化•实验表明可以突破已有方法•针对多达二十万亿可选序的系统测试表明，所选序远优于传统启发式方法

发布时间：2024-03-26