#fhe — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #fhe, aggregated by home.social.
-
HEIR (Homomorphic Encryption Intermediate Representation): an open-source Compiler Toolchain and Development Platform for Homomorphic Encryption, developed by Google #Cryptography #FHE https://heir.dev/
-
Introduction au chiffrement homomorphe : comment réaliser des calculs dans le Cloud complètement confidentiels, même vis-à-vis du serveur ? - Article (avec exemple d'implémentation) de Nicolas Bon, en accès libre dans le magazine MISC #Cryptographie #FHE https://connect.ed-diamond.com/misc/misc-132/introduction-au-chiffrement-homomorphe
-
Серверные FHE-ускорители для шифрования
Защита конфиденциальных данных — одна из главных проблем при работе с LLM. Главное, чтобы облачный «вычислительный движок» выполнял работу только над зашифрованными данными, не имея доступ к открытой информации. В качестве решения проблемы предлагается полностью гомоморфное шифрование запросов (FHE). Оно позволяет организовать полностью зашифрованный канал между двумя пользователями (E2E) с сервером посредине между ними. Проблема только в том, что зашифрованные вычисления FHE в десятки тысяч раз медленнее обычных, а размер шифротекста FHE в десятки раз больше оригинала. На Международной конференции по твердотельным схемам IEEE (ISSCC) в Сан-Франциско компания Intel представила прототип чипа Heracles, ускоряющий вычисления FHE до 5000 раз по сравнению с лучшими серверными CPU. И это не единственный FHE-ускоритель в разработке.
https://habr.com/ru/companies/globalsign/articles/1022576/
#FHE #гомоморфное_шифрование #Heracles #FinFET #LLM #шифрование #автоморфизм #Intel #SIMD
-
Intel Demos Chip to Compute with Encrypted Data
https://spectrum.ieee.org/fhe-intel
#HackerNews #Intel #EncryptedData #Compute #Chip #FHE #Technology #Privacy #Security
-
Encrypted AI is moving closer to enterprise reality.
In TechNadu’s LeadHer in Security interview, Rashmi Agrawal, CTO & Co-Founder, CipherSonic Labs Inc., explains the difference with Fully Homomorphic Encryption:
“Traditional encryption protects data when it is stored or transmitted, but it must be decrypted before any computation can take place.”FHE allows computation directly on encrypted data - redefining trust boundaries in AI systems.