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...
Պահպանված է:
Հիմնական հեղինակներ: | Babenko, M. G., Бабенко, М. Г. |
---|---|
Ձևաչափ: | Статья |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
2022
|
Խորագրեր: | |
Առցանց հասանելիություն: | https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/18617 |
Ցուցիչներ: |
Ավելացրեք ցուցիչ
Չկան պիտակներ, Եղեք առաջինը, ով նշում է այս գրառումը!
|
Նմանատիպ նյութեր
-
LR-GD-RNS: Enhanced privacy-preserving logistic regression algorithms for secure deployment in untrusted environments
: Babenko, M. G., և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
Privacy-preserving logistic regression as a cloud service based on residue number system
: Babenko, M. G., և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
Privacy-preserving neural networks with Homomorphic encryption: Challenges and opportunities
: Babenko, M. G., և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
A survey on privacy-preserving machine learning with fully homomorphic encryption
: Babenko, M. G., և այլն
Հրապարակվել է: (2021) -
A survey on multi-cloud storage security: threats and countermeasures
: Bezuglova, E. S., և այլն
Հրապարակվել է: (2023)