DeepReShape: Redesigning Neural Networks for Efficient Private Inference
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Jha, Nandan Kumar, Reagen, Brandon |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
AERO: Entropy-Guided Framework for Private LLM Inference
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Entropy-Guided Attention for Private LLMs
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Network and Compiler Optimizations for Efficient Linear Algebra Kernels in Private Transformer Inference
von: Garimella, Karthik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Garimella, Karthik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TruncFormer: Private LLM Inference Using Only Truncations
von: Yubeaton, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yubeaton, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HE-LRM: Efficient Private Embedding Lookups for Neural Inference Using Fully Homomorphic Encryption
von: Garimella, Karthik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Garimella, Karthik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Orion: A Fully Homomorphic Encryption Framework for Deep Learning
von: Ebel, Austin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ebel, Austin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Osiris: A Systolic Approach to Accelerating Fully Homomorphic Encryption
von: Ebel, Austin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ebel, Austin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
EinHops: Einsum Notation for Expressive Homomorphic Operations on RNS-CKKS Tensors
von: Garimella, Karthik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Garimella, Karthik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CryptPEFT: Efficient and Private Neural Network Inference via Parameter-Efficient Fine-Tuning
von: Xia, Saisai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xia, Saisai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SZKP: A Scalable Accelerator Architecture for Zero-Knowledge Proofs
von: Daftardar, Alhad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Daftardar, Alhad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DeepShare: Sharing ReLU Across Channels and Layers for Efficient Private Inference
von: Bornfeld, Yonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bornfeld, Yonathan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fast and Private Inference of Deep Neural Networks by Co-designing Activation Functions
von: Diaa, Abdulrahman, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Diaa, Abdulrahman, et al.
Veröffentlicht: (2023)
NTTSuite: Number Theoretic Transform Benchmarks for Accelerating Encrypted Computation
von: Ding, Juran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ding, Juran, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CiFlow: Dataflow Analysis and Optimization of Key Switching for Homomorphic Encryption
von: Neda, Negar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Neda, Negar, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Almost-Free Queue Jumping for Prior Inputs in Private Neural Inference
von: Zhang, Qiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Qiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ReLU's Revival: On the Entropic Overload in Normalization-Free Large Language Models
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CipherFormer: Efficient Transformer Private Inference with Low Round Complexity
von: Wang, Weize, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Weize, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient and High-Accuracy Private CNN Inference with Helper-Assisted Malicious Security
von: Wang, Kaiwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Kaiwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MPCache: MPC-Friendly KV Cache Eviction for Efficient Private LLM Inference
von: Zeng, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zeng, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adversarial Attacks on Locally Private Graph Neural Networks
von: Varun, Matta, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Varun, Matta, et al.
Veröffentlicht: (2026)
NeuJeans: Private Neural Network Inference with Joint Optimization of Convolution and FHE Bootstrapping
von: Ju, Jae Hyung, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ju, Jae Hyung, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Dash: Accelerating Distributed Private Convolutional Neural Network Inference with Arithmetic Garbled Circuits
von: Sander, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sander, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
PrivQuant: Communication-Efficient Private Inference with Quantized Network/Protocol Co-Optimization
von: Xu, Tianshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Tianshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MOFHEI: Model Optimizing Framework for Fast and Efficient Homomorphically Encrypted Neural Network Inference
von: Ghazvinian, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghazvinian, Parsa, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CipherPrune: Efficient and Scalable Private Transformer Inference
von: Zhang, Yancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yancheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Efficient Anomaly Detection Framework for Wireless Sensor Networks Using Markov Process
von: Mishra, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mishra, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EQO: Exploring Ultra-Efficient Private Inference with Winograd-Based Protocol and Quantization Co-Optimization
von: Zeng, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zeng, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Full-Stack Private Federated Deep Learning with Post-Quantum Security
von: Zhang, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yiwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Flash: A Hybrid Private Inference Protocol for Deep CNNs with High Accuracy and Low Latency on CPU
von: Roh, Hyeri, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Roh, Hyeri, et al.
Veröffentlicht: (2024)
zkPHIRE: A Programmable Accelerator for ZKPs over HIgh-degRee, Expressive Gates
von: Daftardar, Alhad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Daftardar, Alhad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Differentially-Private Data Synthetisation for Efficient Re-Identification Risk Control
von: Carvalho, Tânia, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Carvalho, Tânia, et al.
Veröffentlicht: (2022)
PrivSpike: Employing Homomorphic Encryption for Private Inference of Deep Spiking Neural Networks
von: Njungle, Nges Brian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Njungle, Nges Brian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SONNI: Secure Oblivious Neural Network Inference
von: Sperling, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sperling, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ReCIT: Reconstructing Full Private Data from Gradient in Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models
von: Xie, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xie, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing MOTION2NX for Efficient, Scalable and Secure Image Inference using Convolutional Neural Networks
von: K, Haritha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: K, Haritha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
NerVE: Nonlinear Eigenspectrum Dynamics in LLM Feed-Forward Networks
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimized Layerwise Approximation for Efficient Private Inference on Fully Homomorphic Encryption
von: Lee, Junghyun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lee, Junghyun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
HEQuant: Marrying Homomorphic Encryption and Quantization for Communication-Efficient Private Inference
von: Xu, Tianshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Tianshi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hyena: Optimizing Homomorphically Encrypted Convolution for Private CNN Inference
von: Roh, Hyeri, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Roh, Hyeri, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Spectral Scaling Laws in Language Models: How Effectively Do Feed-Forward Networks Use Their Latent Space?
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
AERO: Entropy-Guided Framework for Private LLM Inference
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Entropy-Guided Attention for Private LLMs
von: Jha, Nandan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Network and Compiler Optimizations for Efficient Linear Algebra Kernels in Private Transformer Inference
von: Garimella, Karthik, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
TruncFormer: Private LLM Inference Using Only Truncations
von: Yubeaton, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
HE-LRM: Efficient Private Embedding Lookups for Neural Inference Using Fully Homomorphic Encryption
von: Garimella, Karthik, et al.
Veröffentlicht: (2025)