本文提出了 NeuJeans,一種基於全同態加密(FHE)的深度卷積神經網路(CNN)私密推論解決方案。NeuJeans 通過引入一種新的編碼方法 Coefficients-in-Slot (CinS) 編碼,大幅降低了 FHE 評估 CNN 的巨大計算成本。此外,NeuJeans 還利用 CinS 編碼與自助引導過程的特性,進一步優化了卷積層的執行流程。整體而言,NeuJeans 在保持隱私的同時,實現了 CNN 私密推論的高效執行。