西南科技大学竞赛与实践实验二基于SEAL密码库的格加密算法的原理、实现与应用pdf

西南科技大学竞赛与实践实验二基于SEAL密码库的格加密算法的原理、实现与应用

西南科技大学竞赛与实践实验二基于SEAL密码库的格加密算法的原理、实现与应用

西南科技大学，信息安全竞赛与实践报告1，这门课老师懂得都懂，报告包含代码，实验过程，以及问题解决，非低质报告，上过的都知道。

海豹 ⠀ ⠀⠀ 半监督图分类的PyTorch实现：分层图透视（WWW 2019） 抽象的 节点分类和图分类是两个图学习问题，它们分别预测节点的类标签和图的类标签。 图的节点通常代表现实世界的实体，例如，社交网络中的用户或蛋白质-蛋白质相互作用网络中的蛋白质。 在这项工作中，我们考虑一个更具挑战性但实际上有用的设置，其中节点本身是一个图实例。 这导致了分层图的透视图，这种透视图出现在许多领域中，例如社交网络，生物网络和文档收集。 例如，在社交网络中，一群具有共同兴趣的人形成一个用户组，而许多用户组则通过交互或普通成员相互连接。 我们在层次图中研究节点分类问题，其中“节点”是图实例，例如上述示例中的用户组。 由于标签通常受限于实际数据，因此我们通过谨慎/主动迭代（或简称SEAL-C / AI）设计了两种新颖的半监督解决方案，称为半监督图分类。 SEAL-C / AI采用了一个迭代框架，该框

Seal Report使用说明，此报表为开源报表，可从官网进行下载，附件为近期使用整理出来的使用说明

用于nGraph的HE变压器 该项目已移至 用于nGraph:trade_mark:的是同构加密（HE）后端，是（英特尔用于人工神经网络的图形编译器）的后端。 同态加密是一种加密形式，它允许对加密的数据进行计算，并且是在机器学习领域中对数据保密性日益增加的关注的一种有吸引力的补救措施。 有关更多信息，请参见我们的。 我们的展示了他变压器的许多最新进展。 该项目旨在作为概念证明，证明HE在本地计算机上的可行性。 目的是衡量用于深度学习的各种HE方案的性能。 这并不是要用于生产就绪的产品，而是一种研究工具。 当前，我们支持加密方案，该方案由Microsoft Research的。 此外，我们还与的集成，以允许用户通过Tensorflow在经过训练的神经网络上运行推理。 例子 文件夹包含一个深度学习示例，该示例依赖于的。 建筑HE变压器 依存关系 操作系统：Ubuntu 16.04，Ubuntu 18.04。 CMake的> = 3.12 编译器：g ++版本> = 6.0，clang> = 5.0 强烈建议使用OpenMP，尽管并非绝对必要。 如果没有OpenMP，您可能会

SEAL示例 Microsoft SEAL学习 @ [目录] 说明 使用的HE方案是CKKS / | Encryption parameters : | scheme: CKKS | poly_modulus_degree: 8192 | coeff_modulus size: 200 ( 60 + 40 + 40 + 60 ) bits | scale: pow( 2.0 , 40 ) \ 输入数据的长度n = 10， 因为没有用FaceNet数据集的缘故，演示所用的测试数据来源为简单生成， 编译平台：Visual Studio 2019 所需外部环境： seal.h ; examples.h ； bits/stdc++.h 待补充 数据来源 输入的输入数据和数据库数据来源生成代码如下： // slot_count = poly_modulus_degree /2

Pyfhel：PY马拉松F或H omomorphicËncryption大号ibraries。 版本：[ v2.3.1 ] 状态：稳定 描述：允许在整数的整数|向量上进行加，减，乘，标乘积。 该库充当最高级的C ++ HE库的优化Python API。 语言：C ++ 17之上的Python（3.5+）和Cython。 操作系统：Windows（在MSVC2017 ， MSVC2019和gcc6 for WSL上进行了测试）和Linux（在gcc6进行了测试）。 不支持MacOS。 :warning: 必需：Python必须已经用C ++ 17编译： g++>=6 | MSVC 2017+ :warning: Docs ：目前，仅记录了API []。 实例被大量评论。 依赖关系：有两种可能的后端（均与Pyfhel一起提供），C ++中的HE库： （默认无外部依赖项）。 （无外部依赖项） WI

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