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…