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实体 Cheon-Kim-Kim-Song

Cheon-Kim-Kim-Song

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  1. RESEARCH · CL_06989 ·

    新框架使用同态加密在加密数据上训练机器学习模型

    研究人员开发了一个使用同态加密在加密数据上训练机器学习模型的隐私保护框架。这种方法允许在加密数据上进行计算，在整个机器学习过程中保护敏感信息。该框架成功演示了 K-近邻和线性回归模型的训练，取得了与在未加密数据上训练的模型相当的性能，尽管计算开销和噪声管理方面仍存在挑战。