全同态加密数据上的 GBDT 之二：加密训练和推理
复现 Masalha 等人 (PoPETs 2026) 的非交互式 XGBoost 训练系统，验证层次化 Argmax 算法与比较多项式的工程实现。
#CKKS 下的文章。
复现 Masalha 等人 (PoPETs 2026) 的非交互式 XGBoost 训练系统，验证层次化 Argmax 算法与比较多项式的工程实现。
深入探讨如何利用 CKKS 方案和 Xiao 等人 (2019) 的架构构建隐私保护的 GBDT 推理引擎。
对比测试主流全同态加密库的性能表现，包括TFHE-rs、OpenFHE、SEAL等密码库在整数运算、密文操作和自举等核心操作上的基准测试结果与分析。
随着框架、算法和硬件加速的最新进展，全同态加密正逐渐走向实用化。