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香港中文大学AIoT实验室联合多所高校研发的Lancelot框架创新性地将全同态加密与拜占庭鲁棒联邦学习深度融合，通过掩码式加密排序、密码学优化和GPU硬件加速三大技术突破，解决了传统FHE计算效率低下、复杂聚合支持不足等核心难题。该框架在加密状态下实现鲁棒聚合计算，性能较现有方案提升20倍以上，为金融、医疗等高敏感场景的隐私保护AI应用提供了切实可行的解决方案，研究成果已发表于《Nature Machine Intelligence》。