МЕТОДИ ЗБЕРЕЖЕННЯ ПРИВАТНОСТІ В МАШИННОМУ НАВЧАННІ - ОНАЙ, МИКОЛА; СЕВЕРІН, АНДРІЙ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2023)
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.
Keywords: машинне навчання із збереженням конфіденційності; федеративне навчання; гомоморфне шифрування; безпечні багатосторонні обчислення; диференційна приватність