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密码学与机器学习隐私保护
密码学与机器学习隐私保护

密码学与机器学习隐私保护

白玉兰开源
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议题介绍

机器学习数据的隐私已经得到广泛的关注。由于数据的分散和数据隐私的问题为数据建模带来了极大的困难。密码学是解决数据隐私的一门学科,当前学术界和产业界都在积极的通过密码学来解决机器学习中的隐私保护问题。本次分享将介绍基于 TensorFlow 打造的隐私 AI 框架 Rosetta 的最新研发进展,包括如何实现在多源数据集上进行安全的大规模AI模型训练和预测、如何将密码学算法无缝快速的集成到TF框架中等。

讲师介绍

谢翔,中国科学院软件研究所理论密码学博士,矩阵元技术有限公司算法科学家。全面负责矩阵元公司安全与密码算法的研发工作。在密码学的顶尖学术会议Eurocrypt,CCS,Usenix Security,Asiacrypt,PKC等发表多篇论文。相关成果均已转化成公司新产品、新技术,并先后申请了42项专利。

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