Homomorphically encrypted gradient descent algorithms for quadratic programming
In this paper, we evaluate the different fully homomorphic encryption schemes, propose an implementation, and numerically analyze the applicability of gradient descent algorithms to solve quadratic programming in a homomorphic encryption setup. The limit on the multiplication depth of homomorphic en...
Автори: | Bertolace, A, Gatsis, K, Margellos, K |
---|---|
Формат: | Conference item |
Мова: | English |
Опубліковано: |
IEEE
2024
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Cloud-based quadratic optimization with partially homomorphic encryption
за авторством: Alexandru, AB, та інші
Опубліковано: (2020) -
Privacy-aware quadratic optimization using partially homomorphic encryption
за авторством: Shoukry, Y, та інші
Опубліковано: (2016) -
Robust optimization for adversarial learning with finite sample complexity guarantees
за авторством: Bertolace, A, та інші
Опубліковано: (2024) -
Implementing the Grover algorithm in homomorphic encryption schemes
за авторством: Pablo Fernández, та інші
Опубліковано: (2024-11-01) -
Homomorphic Encryption on GPU
за авторством: Ali Sah Ozcan, та інші
Опубліковано: (2023-01-01)