Multi-cloud privacy-preserving logistic regression
Clouds can significantly reduce the cost and time of business solutions. However, cloud services introduce significant security and privacy challenges when they process sensitive information. For instance, a dataset for machine learning could contain delicate information that traditional encryption...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Babenko, M. G., Бабенко, М. Г. |
---|---|
التنسيق: | Статья |
اللغة: | English |
منشور في: |
Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/18617 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
LR-GD-RNS: Enhanced privacy-preserving logistic regression algorithms for secure deployment in untrusted environments
بواسطة: Babenko, M. G., وآخرون
منشور في: (2021) -
Privacy-preserving logistic regression as a cloud service based on residue number system
بواسطة: Babenko, M. G., وآخرون
منشور في: (2021) -
Privacy-preserving neural networks with Homomorphic encryption: Challenges and opportunities
بواسطة: Babenko, M. G., وآخرون
منشور في: (2021) -
A survey on privacy-preserving machine learning with fully homomorphic encryption
بواسطة: Babenko, M. G., وآخرون
منشور في: (2021) -
A survey on multi-cloud storage security: threats and countermeasures
بواسطة: Bezuglova, E. S., وآخرون
منشور في: (2023)