Zobrazeno 1 - 10
of 67
pro vyhledávání: '"Luo, Fucai"'
Federated learning (FL) allows a large number of clients to collaboratively train machine learning (ML) models by sending only their local gradients to a central server for aggregation in each training iteration, without sending their raw training da
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.12950
Cross-silo federated learning (FL) enables multiple clients to collaboratively train a machine learning model without sharing training data, but privacy in FL remains a major challenge. Techniques using homomorphic encryption (HE) have been designed
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.08599
Publikováno v:
In Theoretical Computer Science 1 March 2024 987
The extra trust brought by the model interpretation has made it an indispensable part of machine learning systems. But to explain a distilled model's prediction, one may either work with the student model itself, or turn to its teacher model. This le
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.11638
Publikováno v:
In Computer Standards & Interfaces August 2023 86
Publikováno v:
In Computer Standards & Interfaces March 2023 84
Publikováno v:
In Computer Standards & Interfaces August 2022 82
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Luo Fucai, Al-Kuwari Saif
Publikováno v:
Journal of Mathematical Cryptology, Vol 15, Iss 1, Pp 465-482 (2021)
Attribute-based proxy re-encryption (ABPRE), which combines the notions of proxy re-encryption (PRE) and attribute-based encryption (ABE), allows a semi-trusted proxy with re-encryption key to transform a ciphertext under a particular access policy i
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/912ee3b1a8d0415da0d832f4f92b95a1