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摘要
针对不同应用算法的具体特点设计与之匹配的同态加密方案是设计高效的具有隐私保护功能算法的关键途径。文章首先针对深度学习预测中多项式运算只需要密文-密文加法和常数-密文乘法的特点，以多项式向量空间为明文空间，设计了一个基于系数编码的RLWE同态加密方案；然后基于该方案构造了一个同时支持多项式运算和非多项式运算的通用同态加密框架，该框架可以在RLWE密文上进行多项式运算，从RLWE密文中提取出LWE密文，通过查表方法进行非多项式运算；最后利用密文转换方法将LWE密文重新打包成RLWE密文，方便后续进行多项式运算。实验结果表明，相比于通用同态加密框架PEGASUS，文章所提框架的RLWE密文消息容量提高了1倍，并且多项式运算效率也提高了1倍。而在非多项式运算中，文章所提框架不需要转换密文中消息的编码方式，重新打包过程只需要自同构运算，因此，该框架具有更高的通信效率和运算效率。
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