Diseño e implementación de una plataforma para garantizar privacidad de datos en un contexto de machine learning as a service

Wagner, Gonzalo - Imbert, Walter - Uriarte, Sebastián

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.


Detalles Bibliográficos
2022
Agencia Nacional de Investigación e Innovación
Differential Privacy
Homomorphic Encryption
Ciencias Naturales y Exactas
Ciencias de la Computación e Información
Español
Agencia Nacional de Investigación e Innovación
REDI
https://hdl.handle.net/20.500.12381/3118
Acceso abierto
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