High-Speed Convolution Core Architecture for Privacy-Preserving Neural Networks
Due to legal restrictions or restrictions related to companies' internal information policies, businesses often do not trust sensitive information to public cloud providers. One of the mechanisms to ensure the security of sensitive data in clouds is homomorphic encryption. Privacy-preserving ne...
Збережено в:
| Автори: | Lapina, M. A., Лапина, М. А., Shiriaev, E. M., Ширяев, Е. М., Babenko, M. G., Бабенко, М. Г. |
|---|---|
| Формат: | Статья |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Pleiades Publishing
2024
|
| Предмети: | |
| Онлайн доступ: | https://dspace.ncfu.ru/handle/123456789/29339 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Схожі ресурси
-
Enhancing Cloud Security through Efficient Polynomial Approximations for Homomorphic Evaluation of Neural Network Activation Functions
за авторством: Babenko, M. G., та інші
Опубліковано: (2024) -
An Approximate Algorithm for Determining the Sign Function of a Number Using Neural Network Methods
за авторством: Shiriaev, E. M., та інші
Опубліковано: (2024) -
Improving the Accuracy of Neural Network Pattern Recognition by Fractional Gradient Descent
за авторством: Abdulkadirov, R. I., та інші
Опубліковано: (2024) -
Neural network technologies in economics study aid
за авторством: Kovalenko, A. V. -
Hardware and software implementation of neural network control of power systems based on the system of residual classes
за авторством: Tikhonov, E. E., та інші
Опубліковано: (2020)