Privacy Preserving Computation(개인 정보 보호 계산)란 무엇입니까?
Privacy Preserving Computation 개인 정보 보호 계산 - Comparative experiments show that the scheme has high encryption efficiency and is suitable for the privacy-preserving computation of integer matrices. [1] We conclude with implications for the development, deployment, and responsible governance of these privacy-preserving computation techniques. [2] An important consequence of removing this “slack” (a gap between the bit-length of the input and the MPC representation) is that multi-party computation (MPC) protocols can be run in a field of smaller size, reducing the overhead incurred by privacy-preserving computations. [3] In particular, the focus is on 4 low-level sensing of physiological signals via photoplethysmography and skin imag5 ing, motion sensing through event-based cameras and coded exposure techniques, 6 privacy-preserving computational camera design, and the emerging application of 7 non-line-of-sight imaging. [4] In this paper, we design a privacy-preserving computation system (SPPCS) for sensitive data protection, based on distributed storage, trusted execution environment (TEE) and blockchain technology. [5] A recent innovation in the trusted execution environment (TEE) technologies enables the delegation of privacy-preserving computation to the cloud system. [6] We first compared the HFL framework with a classic privacy-preserving computation framework, i. [7] Recent advances in privacy-preserving computation techniques (i. [8] In this paper, we present a candidate architecture for a privacy-preserving personal data market, relying on cryptographic primitives such as multiparty computation (MPC) capable of performing privacy-preserving computations on the data. [9] In addition to ensuring the ‘static’ security of information in storage and transmission, advanced cryptographic algorithms and protocols can guarantee information security during the computation process (possibly amongmultiple parties), referred to as privacy-preserving computation. [10] In order to achieve this, our marketplace architecture employs blockchain technology, privacy-preserving computation and decentralized machine learning. [11] Secure multi-party computation (MPC) is a cryptographic tool for privacy-preserving computation. [12] Four papers discuss benchmarking techniques, AutoML, network compression, and privacy-preserving: “iMLBench: A Machine Learning Benchmark Suite for CPU-GPU Integrated Architectures,” “A Distributed Framework For EA-Based NAS,” “Parallel Blockwise Knowledge Distillation for Deep Neural Network Compression,” and “Privacy-Preserving ComputationOffloading for Parallel DeepNeural Networks Training”. [13] Privacy preserving computation is of utmost importance in a cloud computing environment where a client often requires to send sensitive data to servers offering computing services over untrusted networks. [14] The need of Privacy Preserving Computation of Multi-set Intersection Cardinality (PPCMIC) operation is raised when two parties want to compute similarities between their datasets without disclosing their data to each other. [15]비교 실험은 이 방식이 암호화 효율성이 높고 정수 행렬의 개인 정보 보호 계산에 적합함을 보여줍니다. [1] 우리는 이러한 개인 정보 보호 계산 기술의 개발, 배포 및 책임 있는 거버넌스에 대한 의미로 결론을 내립니다. [2] 이 "슬랙"(입력의 비트 길이와 MPC 표현 사이의 간격)을 제거하는 중요한 결과는 다자간 계산(MPC) 프로토콜이 더 작은 크기의 필드에서 실행될 수 있다는 것입니다. 개인 정보 보호 계산. [3] 특히, 4가지 낮은 수준의 생리적 신호 감지(광혈류 측정 및 피부 영상), 이벤트 기반 카메라 및 코드화된 노출 기술을 통한 모션 감지, 6가지 개인 정보 보호 컴퓨터 카메라 설계, 7가지 비 비 가시선 이미징. [4] 본 논문에서는 분산 스토리지, TEE(Trusted Execution Environment) 및 블록체인 기술을 기반으로 민감한 데이터 보호를 위한 SPPCS(Privacy-Preserving Computing System)를 설계합니다. [5] TEE(신뢰할 수 있는 실행 환경) 기술의 최근 혁신을 통해 개인 정보 보호 계산을 클라우드 시스템에 위임할 수 있습니다. [6] 우리는 먼저 HFL 프레임워크를 고전적인 개인 정보 보호 계산 프레임워크와 비교했습니다. [7] 개인 정보 보호 계산 기술의 최근 발전(i. [8] 이 백서에서는 데이터에 대한 개인 정보 보호 계산을 수행할 수 있는 MPC(다중 당사자 계산)와 같은 암호화 기본 요소에 의존하는 개인 정보 보호 개인 데이터 시장의 후보 아키텍처를 제시합니다. [9] 저장 및 전송에서 정보의 '정적' 보안을 보장하는 것 외에도 고급 암호화 알고리즘 및 프로토콜은 개인 정보 보호 계산이라고 하는 계산 프로세스 동안 정보 보안을 보장할 수 있습니다. [10] 이를 달성하기 위해 당사의 마켓플레이스 아키텍처는 블록체인 기술, 개인 정보 보호 계산 및 분산형 머신 러닝을 사용합니다. [11] MPC(Secure Multi-party Computation)는 개인 정보 보호 계산을 위한 암호화 도구입니다. [12] 4개의 논문에서 벤치마킹 기술, AutoML, 네트워크 압축 및 개인 정보 보호에 대해 논의합니다. "iMLBench: CPU-GPU 통합 아키텍처용 머신 러닝 벤치마크 제품군", "EA 기반 NAS용 분산 프레임워크", 신경망 압축" 및 "병렬 심층 신경망 훈련을 위한 개인 정보 보호 컴퓨팅 오프로딩". [13] 개인 정보 보호 계산은 클라이언트가 신뢰할 수 없는 네트워크를 통해 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서버에 민감한 데이터를 보내야 하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가장 중요합니다. [14] PPCMIC(Privacy Preserving Computing of Multi-set Intersection Cardinality) 작업의 필요성은 두 당사자가 데이터를 서로 공개하지 않고 데이터 세트 간의 유사성을 계산하려고 할 때 제기됩니다. [15]