Buchumschlag

Kernel-Based ReLU Approximation for Homomorphic Encryption-Compatible Privacy-preserving Deep Learning Models

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Sygletos, Dimitrios, Papatsaroucha, Dimitra, Choudetsanakis, Marios, Politis, Ilias, Markakis, Evangelos K.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Cryptography and Security I.2.7; E.3; G.1.2
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Human Vulnerability Assessment in Cybersecurity: A Systematic Literature Review of Methods, Models, and Instruments
von: Papatsaroucha, Dimitra, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Modeling Cybersecurity Behavior of Humans in Organizations
von: Kürtz, Klaas Ole
Veröffentlicht: (2026)

LIPPEN: A Lightweight In-Place Pointer Encryption Architecture for Pointer Integrity
von: Iravani, Erfan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

TinyML NLP Scheme for Semantic Wireless Sentiment Classification with Privacy Preservation
von: Radwan, Ahmed Y., et al.
Veröffentlicht: (2024)

On Polynomial Approximations for Privacy-Preserving and Verifiable ReLU Networks
von: Ali, Ramy E., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Benchmarking Large Language Models for IoC Recovery under Adversarial Code Obfuscation and Encryption
von: Morales, Jaime, et al.
Veröffentlicht: (2026)

An RPA-powered Simulated Phishing Campaign Solution for Assessing Human Susceptibility
von: Papatsaroucha, Dimitra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Principles of ReLU Networks with One Hidden Layer
von: Huang, Changcun
Veröffentlicht: (2024)

PromptSAM+: Malware Detection based on Prompt Segment Anything Model
von: Wei, Xingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Anonymization-Enhanced Privacy Protection for Mobile GUI Agents: Available but Invisible
von: Zhao, Lepeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Mitigating the Impact of Malware Evolution on API Sequence-based Windows Malware Detector
von: Wei, Xingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Convex Approximation of Two-Layer ReLU Networks for Hidden State Differential Privacy
von: Romijnders, Rob, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Learning: An approach with Hybrid Homomorphic Encryption
von: Correia, Pedro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Selective Homomorphic Encryption Approach for Faster Privacy-Preserving Federated Learning
von: Korkmaz, Abdulkadir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating the Robustness of Large Language Model Safety Guardrails Against Adversarial Attacks
von: Young, Richard J.
Veröffentlicht: (2025)

DWFS-Obfuscation: Dynamic Weighted Feature Selection for Robust Malware Familial Classification under Obfuscation
von: Wei, Xingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

POISONCRAFT: Practical Poisoning of Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models
von: Shao, Yangguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Train to Defend: First Defense Against Cryptanalytic Neural Network Parameter Extraction Attacks
von: Kurian, Ashley, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Inhibitor: ReLU and Addition-Based Attention for Efficient Transformers under Fully Homomorphic Encryption on the Torus
von: Brännvall, Rickard, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PEaRL: Personalized Privacy of Human-Centric Systems using Early-Exit Reinforcement Learning
von: Taherisadr, Mojtaba, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AVEC: Bootstrapping Privacy for Local LLMs
von: Gaikwad, Madhava
Veröffentlicht: (2025)

AlignDP: Hybrid Differential Privacy with Rarity-Aware Protection for LLMs
von: Gaikwad, Madhava
Veröffentlicht: (2025)

Terrarium: Revisiting the Blackboard for Multi-Agent Safety, Privacy, and Security Studies
von: Nakamura, Mason, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Shallow ReLU$^s$ Networks in $L^p$-Type and Sobolev Spaces: Approximation and Path-Norm Controlled Generalization
von: Li, Weizhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Context-aware Privacy Bounds for Linear Queries
von: Zhao, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Linearly Homomorphic Signature with Tight Security on Lattice
von: Guo, Heng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evaluating the efficacy of LLM Safety Solutions : The Palit Benchmark Dataset
von: Palit, Sayon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interoperability From Kieker to OpenTelemetry: Demonstrated as Export to ExplorViz
von: Reichelt, David Georg, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AI-Augmented LLMs Achieve Therapist-Level Responses in Motivational Interviewing
von: Huang, Yinghui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Method for Quantifying Human Risk and a Blueprint for LLM Integration
von: Canale, Giuseppe
Veröffentlicht: (2025)

InhibiDistilbert: Knowledge Distillation for a ReLU and Addition-based Transformer
von: Zhang, Tony, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Power-Softmax: Towards Secure LLM Inference over Encrypted Data
von: Zimerman, Itamar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Anomaly Detection in IEC-61850 GOOSE Networks: Evaluating Unsupervised and Temporal Learning for Real-Time Intrusion Detection
von: Moore, Joseph
Veröffentlicht: (2026)

Guardians of the Web: The Evolution and Future of Website Information Security
von: Islam, Md Saiful, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Quantum State Continuity Problem and Temporal Enforcement Against Fork Attacks
von: Ünsal, Samet
Veröffentlicht: (2025)

Reflection of Federal Data Protection Standards on Cloud Governance
von: Dye, Olga, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Biometrics Employing Neural Network
von: Bhuiyan, Sajjad
Veröffentlicht: (2024)

Privacy-preserving Federated Learning based on Multi-key Homomorphic Encryption
von: Ma, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2021)

PrivSpike: Employing Homomorphic Encryption for Private Inference of Deep Spiking Neural Networks
von: Njungle, Nges Brian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HETAL: Efficient Privacy-preserving Transfer Learning with Homomorphic Encryption
von: Lee, Seewoo, et al.
Veröffentlicht: (2024)