Antonis Michalas

Uma olhada em como combinar aprendizado dividido e criptografia para melhorar a privacidade dos dados.

Um método que combina Aprendizado Dividido com Criptografia Homomórfica melhora a privacidade em aprendizado de máquina.

Um método que permite aprendizado de máquina em dados criptografados pra proteger a privacidade do usuário.

Um novo método protege dados sensíveis durante o treinamento de aprendizado de máquina.

A Criptografia Homomórfica Híbrida oferece soluções pra privacidade na análise de dados.

Explorando técnicas de preservação de privacidade em aprendizado de máquina e sua importância.

Novos métodos buscam proteger dados sensíveis em aprendizado de máquina sem perder desempenho.

Um novo framework melhora a eficiência dos testes e a detecção de bugs em bibliotecas criptográficas.

Explorando a Criptografia Homomórfica Híbrida para processamento seguro de dados em ML.