PRIVACY-PRESERVING COLLABORATIVE MACHINE LEARNING USING HOMOMORPHIC ENCRYPTION
Ph.D
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | JESTINE PAUL |
---|---|
مؤلفون آخرون: | ELECTRICAL & COMPUTER ENGINEERING |
التنسيق: | Theses and Dissertations |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://scholarbank.nus.edu.sg/handle/10635/243767 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Privacy-preserving outsourced calculation toolkit in the cloud
بواسطة: LIU, Ximeng, وآخرون
منشور في: (2020) -
PUSC: Privacy-preserving user-centric skyline computation over multiple encrypted domains
بواسطة: LIU, Ximeng, وآخرون
منشور في: (2018) -
Encrypted data processing with Homomorphic Re-Encryption
بواسطة: DING, Wenxiu, وآخرون
منشور في: (2017) -
Privacy-preserving graph-based machine learning with fully homomorphic encryption for collaborative anti-money laundering
بواسطة: Effendi, Fabrianne
منشور في: (2024) -
A privacy-preserving outsourced functional computation framework across large-scale multiple encrypted domains
بواسطة: LIU, Ximeng, وآخرون
منشور في: (2016)