МЕТОДИ ЗБЕРЕЖЕННЯ ПРИВАТНОСТІ В МАШИННОМУ НАВЧАННІ

Автор(и)

  • МИКОЛА ОНАЙ Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Автор https://orcid.org/0000-0002-4938-8355
  • АНДРІЙ СЕВЕРІН Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Автор https://orcid.org/0009-0009-1366-8054

DOI:

https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-329-6-274-280

Ключові слова:

машинне навчання із збереженням конфіденційності, федеративне навчання, гомоморфне шифрування, безпечні багатосторонні обчислення, диференційна приватність

Анотація

В роботі наведено результати аналізу атак на системи машинного навчання, а також методів протидії для збереження приватності приватних наборів даних: анонімізація, федеративне навчання, гомоморфне шифрування, безпечні багатосторонні обчислення та диференційна приватність.

Завантаження

Опубліковано

31.12.2023

Номер

Том 329 № 6 (2023): Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки

Розділ

Статті

Як цитувати

ОНАЙ, М., & СЕВЕРІН, А. (2023). МЕТОДИ ЗБЕРЕЖЕННЯ ПРИВАТНОСТІ В МАШИННОМУ НАВЧАННІ. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 329(6), 274-280. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-329-6-274-280