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...
Збережено в:
Автори: | Babenko, M. G., Бабенко, М. Г. |
---|---|
Формат: | Статья |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
2022
|
Предмети: | |
Онлайн доступ: | https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/18617 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Схожі ресурси
-
LR-GD-RNS: Enhanced privacy-preserving logistic regression algorithms for secure deployment in untrusted environments
за авторством: Babenko, M. G., та інші
Опубліковано: (2021) -
Privacy-preserving logistic regression as a cloud service based on residue number system
за авторством: Babenko, M. G., та інші
Опубліковано: (2021) -
Privacy-preserving neural networks with Homomorphic encryption: Challenges and opportunities
за авторством: Babenko, M. G., та інші
Опубліковано: (2021) -
A survey on privacy-preserving machine learning with fully homomorphic encryption
за авторством: Babenko, M. G., та інші
Опубліковано: (2021) -
A survey on multi-cloud storage security: threats and countermeasures
за авторством: Bezuglova, E. S., та інші
Опубліковано: (2023)