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SMiLe: Secure Machine Learning Applications with Homomorphically Encrypted Data

SMiLe 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

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