基于R-LWE的多密钥隐私保护联邦学习方案

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摘要：针对多密钥同态加密方案xMK-CKKS在联邦学习模型更新时存在的隐私泄漏威胁，文章提出了一种基于R-LWE的多密钥隐私保护联邦学习（Privacy-Preserving Federated Learning，PPFL） 方案。首先，重构了R-LWE（Ring Learning With Errors） 同态加密方案，提高了加解密的效率。（剩余9129字）

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