cmake -S . -B build
cmake --build build
sudo cmake --install build

//较大的poly_modulus_degree使密文的大小更大，所有的操作都更慢，但允许更复杂的加密计算。

size_t poly_modulus_degree = 4096;

parms.set_poly_modulus_degree(poly_modulus_degree);

//更大的coeff_模数意味着更大的噪声预算，因此更加密的计算能力。coeff_modulus_degree确定了coeff_modul_modules总比特长度的上限
parms.set_coeff_modulus(CoeffModulus::BFVDefault(poly_modulus_degree)); 


//明文模量决定了明文数据类型的大小和乘法中噪声预算的消耗。

parms.set_plain_modulus(1024);
//构建一个SEALContext对象了。这是一个繁重的类，它检查我们刚刚设置的参数的有效性和属性。

auto context = SEALContext::Create(parms);


这个库是基于公钥加密的方案，本来就是想找这个的，之前在github看tfhe的代码，是基于对称加密的，这个团队论文里写了，然而没实现emm。

    KeyGenerator keygen(context);
    PublicKey public_key = keygen.public_key();
    SecretKey secret_key = keygen.secret_key();

然后就是通过evaluator计算器调用内部函数的过程了

evaluator.square(x_encrypted, x_sq_plus_one); //平方x_encrypted,刷新入x_sq_plus_one


Plaintext plain_one("1"); //添加明文 1


evaluator.add_plain_inplace(x_sq_plus_one, plain_one);

 
evaluator.add_plain(x_encrypted, plain_one, x_plus_one_sq); evaluator.square_inplace(x_plus_one_sq);

Plaintext plain_two("2"); 

evaluator.multiply_plain_inplace(x_sq_plus_one, plain_two);


evaluator.multiply(x_sq_plus_one, x_plus_one_sq, encrypted_result);

以上基本就是加和乘的常用操作了，最后还有就是要判断噪音消耗，噪声预算已经达到0，这意味着不能期望解密给出正确的结果

这个函数：

decryptor.invariant_noise_budget(encrypted_result) 

解决办法：

“Relinearization”是一种将密文的大小乘回初始大小2的操作。因此，在下一次乘法之前对一个或两个输入密文进行再初始化，可以对噪声增长和性能产生巨大的积极影响，即使再初始化本身有很大的计算成本。只可能将大小为3的密文重新初始化为大小为2的密文，因此用户通常希望在每次乘法之后重新初始化，以将密文大小保持为2。

RelinKeys relin_keys; 
keygen.create_relin_keys(relin_keys);

evaluator.relinearize_inplace(x_squared, relin_keys);