この記事は 2023年四半期カレンダー（３月版） の４日目の記事です
2023年１月・２月に投稿されたePrint（2023/001-2023/302）を対象に整理します
タイトルやアブストに書かれているキーワードから分野を判定します（中身まで見ると大変なので）
＊ですので，以下の集計は正確なものとは限らないです（が，これだけでも結構大変）
本数が少ないので，各ePrintのアブストを見て思ったこととかも後で簡単に書きます
全体
| 著者 | タイトル | number | URL |
|---|---|---|---|
| Jakub Klemsa, Melek Önen, and Yavuz Akın | A Practical TFHE-Based Multi-Key Homomorphic Encryption with Linear Complexity and Low Noise Growth | 2023/065 | https://eprint.iacr.org/2023/065.pdf |
| Gabrielle De Micheli, Duhyeong Kim, Daniele Micciancio, and Adam Suhl | Faster Amortized FHEW bootstrapping using Ring Automorphisms | 2023/112 | https://eprint.iacr.org/2023/112.pdf |
| Andrei Stoian, Jordan Frery, Roman Bredehoft, Luis Montero, Celia Kherfallah, and Benoit Chevallier-Mames | Deep Neural Networks for Encrypted Inference with TFHE | 2023/257 | https://eprint.iacr.org/2023/257.pdf |
2023/065
Multi-key TFHEに関するePrintです
既存方式より速くしたり（4.5-6.9倍ほど速い），色々と優位性がアブストに書かれています
2023/112
Amortized bootstrap って何？ってところからなんですが，multi-value bootstrap に近いのかな？たぶん？（間違っていたらすぐ消します）
これも既存方式の改善に関する内容で，暗号文のサイズ減らしたよとか色々書かれているそうです
2023/257
Zamaから出た新しいePrintですね
In this work we show how to construct Deep Neural Networks (DNN) that are compatible with the constraints of TFHE, an FHE scheme that allows arbitrary depth computation circuits.
らしいです
TFHEの機械学習とかAI的なアルゴリズムへの実用的な応用も間近に迫ってきているって感じですね
TFHE-rsじゃなくてconcreteでやったんかって感じですが・・・
感想
意外と２ヶ月で３本しか出てないんだなって感じでした
もう少し多いかと勝手に考えていて，追い切れなさそうだなって思っていたのですが，
このペースなら頑張れば出たときに読めそう（がっつり論文解説ではなく，軽く読んだ感想とかなら書けそう）なので，
これからはちょっと頑張ってみようと思いました
今回の内容はここまでです．ここまでご覧になってくださった方々ありがとうございます！