除了全同態加密 (FHE)，還有其他幾種密碼學原語可以用於實現高效的私密機器學習，並且可以與 NeuJeans 的方法相結合。例如，安全多方計算 (SMC) 是一種允許多個參與者共同計算某個函數的技術，而無需透露各自的輸入數據。這種方法可以與 NeuJeans 的編碼技術結合，進一步增強私密推論的安全性。
此外，差分隱私 (Differential Privacy) 也可以與 NeuJeans 的方法相結合，以保護數據隱私。在進行模型訓練時，差分隱私技術可以添加噪聲以保護個體數據的隱私，這樣即使在使用同態加密的情況下，也能進一步增強數據的安全性。
最後，基於同態加密的安全機制（如基於格的加密）也可以與 NeuJeans 的技術相結合，提供更高的安全性和效率。因此，這些密碼學原語的結合將有助於實現更高效的私密機器學習解決方案。