Privacy Preserving Collaborative(개인 정보 보호 협력)란 무엇입니까?
Privacy Preserving Collaborative 개인 정보 보호 협력 - This paper presents PRICURE, a system that combines complementary strengths of secure multi-party computation (SMPC) and differential privacy (DP) to enable privacy-preserving collaborative prediction among multiple model owners. [1] This provides insights and guidelines to develop more privacy-preserving collaborative systems and algorithms. [2] Among these technologies, federated learning has received increased attention as a privacy-preserving collaborative learning paradigm, and has shown significant potential in IoT/CPS-driven large-scale smart-world systems. [3] , we present a scheme for privacy-preserving collaborative learning that checks the participants’ data quality while guaranteeing data and model privacy. [4] To this end, we propose the adoption of a Federated Learning (FL) based approach to enable privacy-preserving collaborative Machine Learning across a federation of independent DaaS providers for the development of IoV applications, e. [5] This article studies privacy-preserving collaborative learning in decentralized Internet-of-Things (IoT) networks, where the agents exchange information constantly to improve the learnability, and meanwhile make the privacy of agents protected during communications. [6] This article considers the design and implementation of a practical privacy-preserving collaborative learning scheme, in which a curious learning coordinator trains a better machine learning model based on the data samples contributed by a number of IoT objects, while the confidentiality of the raw forms of the training data is protected against the coordinator. [7] The challenging issue is to guarantee the privacy loss in each iteration to be controllable and quantifiable, which we call the dynamic privacy-preserving collaborative computing problem. [8] To tackle this challenge, we propose a novel and effective privacy-preserving collaborative machine learning scheme, targeting at preventing information leakage agains adversaries. [9]이 백서에서는 SMPC(secure multi-party compute)와 DP(Differential Privacy)의 보완적인 장점을 결합하여 여러 모델 소유자 간에 개인 정보를 보호하는 협업 예측을 가능하게 하는 시스템인 PRICURE를 제시합니다. [1] 이는 더 많은 개인 정보를 보호하는 협업 시스템 및 알고리즘을 개발하기 위한 통찰력과 지침을 제공합니다. [2] 이러한 기술 중 연합 학습은 개인 정보를 보호하는 협업 학습 패러다임으로 주목을 받고 있으며 IoT/CPS 기반의 대규모 스마트 세계 시스템에서 상당한 잠재력을 보여주고 있습니다. [3] , 우리는 데이터 및 모델 개인 정보를 보장하면서 참가자의 데이터 품질을 확인하는 개인 정보 보호 협력 학습을 위한 계획을 제시합니다. [4] 이를 위해 우리는 IoV 애플리케이션, 예를 들어 [5] 이 기사에서는 에이전트가 학습 가능성을 향상시키기 위해 지속적으로 정보를 교환하는 동시에 통신 중에 에이전트의 개인 정보를 보호하는 분산형 사물 인터넷(IoT) 네트워크에서 개인 정보를 보호하는 협업 학습을 연구합니다. [6] 이 기사에서는 호기심 많은 학습 코디네이터가 많은 IoT 개체가 제공한 데이터 샘플을 기반으로 더 나은 기계 학습 모델을 훈련하는 동시에 원시 형식의 기밀성을 유지하는 실용적인 개인 정보 보호 협력 학습 계획의 설계 및 구현을 고려합니다. 훈련 데이터는 코디네이터로부터 보호됩니다. [7] 도전적인 문제는 각 반복에서 개인 정보 손실을 제어 가능하고 수량화할 수 있도록 보장하는 것입니다. 이를 동적 개인 정보 보호 협업 컴퓨팅 문제라고 합니다. [8] 이 문제를 해결하기 위해 우리는 적에 대한 정보 유출을 방지하는 것을 목표로 하는 새롭고 효과적인 개인 정보 보호 협업 기계 학습 계획을 제안합니다. [9]
privacy preserving collaborative application
Successful deployment of privacy preserving collaborative applications, like statistical analysis, benchmarking, and optimizations, requires more efficient secure computation with real numbers. [1] The development of privacy preserving collaborative applications can be simplified by starting with a collection of protocols that support secure computation with all basic data types and secure and efficient protocol composition. [2] A broad range of privacy preserving collaborative applications require efficient and accurate secure computation with real numbers (e. [3]통계 분석, 벤치마킹 및 최적화와 같은 개인 정보 보호 협업 응용 프로그램을 성공적으로 배포하려면 실수를 사용한 보다 효율적인 보안 계산이 필요합니다. [1] 모든 기본 데이터 유형과 안전하고 효율적인 프로토콜 구성으로 보안 계산을 지원하는 프로토콜 모음으로 시작하여 개인 정보 보호 협업 응용 프로그램의 개발을 단순화할 수 있습니다. [2] 광범위한 개인 정보 보호 협업 응용 프로그램에는 실수(예: [3]