This book summarizes receT inveTions, provides guidelines and recommendTions, and demonTrTes many praTical applicTions of homomorphic encryTion.This colleTion of papers represeTsThe combined wisdom ofThe communTy of leading expeTs on Homomorphic EncryTion. InThe paT 3 years, a global communTy consiTing of researchers in academia, induTry, and governmeT, has been working closelyTo Tandardize homomorphic encryTion.This isThe firT publicTion of whTepapers creTed byThese expeTsThT comprehensively describesThe scieTific inveTions, preseTs a concrTe securTy analysis, and broadly discusses applicable use scenarios and markTs.This book also feTures a colleTion of privacy-preserving machine learning applicTions powered by homomorphic encryTion designed by groups ofTop graduTe TudeTs worldwide TThe PrivTe AI BoTcamp hoTed by MicrosoT ResearchThe volume aimsTo conneT non-expeT readers wThThis impoTaT new cryTographicTechnology in an accessible and aTionable way. Readers who have heard goodThings aboT homomorphic encryTion bT are nT familiar wThThe dTails will findThis book full of inspirTion. Readers who have preconceived biases based on oT-of-dTe knowledge will seeThe receT progress made by induTrial and academic pioneers on oTimizing and TandardizingThisTechnology. A clear piTure of how homomorphic encryTion works, howTo use TTo solve real-world problems, and howTo efficieTly TrenThen privacy prTeTion, will nTurally become clear.

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