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SMiLe: Secure Machine Learning Applications with Homomorphically Encrypted Data
… WeiterlesenSMiLe untersucht unter welchen Voraussetzungen Lösungen, bei denen homomorphe Verschlüsselung zum Einsatz kommt, dazu geeignet sind das Potenzial von sensiblen Daten für maschinelles Lernen nutzbar zu machen. Die Weiter-entwicklung von relevanten Softwarekomponenten steht genauso im Mittelpunkt des Projekts wie das
Veröffentlicht unter Datenaustausch, Forschung, Kryptografie/Verschlüsselung
Verschlagwortet mit applications, data, datenaustausch, encrypted, forschung, homomorphically, kryptografie/verschlüsselung, learning, machine, secure, smile:, with
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