深層ニューラルネットワークにおける効率的なプライバシー推論：PrivCoreフレームワークの画期的研究 背景紹介 深層学習技術の急速な発展に伴い、深層ニューラルネットワーク（Deep Neural Networks, DNNs）は画像認識、自然言語処理、医療診断などの分野でますます広く応用されています。しかし、データプライバシーとモデル保護のニーズが高まる中、ユーザーのプライバシーを保護しながら効率的なモデル推論を行う方法が重要な研究課題となっています。従来のプライバシー保護推論手法、例えば安全な多者間計算（Secure Multi-Party Computation, MPC）に基づくプライバシー推論（Private Inference, PI）は、プライバシー保護の面では優れているものの...