Diseño e implementación de una plataforma para garantizar privacidad de datos en un contexto de machine learning as a service
Resumen:
Nuestro objetivo a lo largo de este trabajo es buscar generar el diseño y la implementación de una arquitectura que permita compartir modelos y datos en un contexto de machine learning as a service que provea garantías de privacidad.
| 2022 | |
| Agencia Nacional de Investigación e Innovación | |
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Differential Privacy Homomorphic Encryption Ciencias Naturales y Exactas Ciencias de la Computación e Información |
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| Español | |
| Agencia Nacional de Investigación e Innovación | |
| REDI | |
| https://hdl.handle.net/20.500.12381/3118 | |
| Acceso abierto | |
| Reconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY) |
| Sumario: | Nuestro objetivo a lo largo de este trabajo es buscar generar el diseño y la implementación de una arquitectura que permita compartir modelos y datos en un contexto de machine learning as a service que provea garantías de privacidad. |
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