Combining Machine Learning and Homomorphic Encryption in the Apple Ecosystem

Apple 将 HE、PIR 和 PNNS 组合进生产 ML：客户端加密查询，服务器在不见明文和密钥时完成向量点积/余弦相似度计算，BFV 参数达到后量子 128-bit 安全。Enhanced Visual Search 先在设备把 embedding 量化到 8-bit 并选 shard，再经 OHTTP relay 和差分隐私（ε=0.8、δ=10^-6）隐藏来源，服务器返回加密候选后由设备重排；swift-homomorphic-encryption 同步开源。