JiangChSo/PFLM

Para qué sirve

JiangChSo/PFLM es un repositorio público GitHub, principalmente en Jupyter Notebook. El último registro indica 31 estrellas y 6 forks. Temas: blockchain, federated learning, membership, privacy preserving, privacy preserving machine learning. Lee documentación, licencia e incidencias actuales antes de usarlo.

Privacy-preserving federated learning is distributed machine learning where multiple collaborators train a model through protected gradients. To achieve robustness to users dropping out, existing practical privacy-preserving federated learning schemes are based on (t, N)-threshold secret sharing. Such schemes rely on a strong assumption to guarantee security: the threshold t must be greater than half of the number of users. The assumption is so rigorous that in some scenarios the schemes may not be appropriate. Motivated by the issue, we first introduce membership proof for federated learning, which leverages cryptographic accumulators to gen

Repositorios GitHub

Estrellas

31

Estrellas ganadas · 7 días

—

Forks

6

Lenguaje principal

Jupyter Notebook

Licencia del repositorio

Sin comprobar

Último envío de código

9 jun 2021

La popularidad se basa en estrellas. El crecimiento semanal requiere una semana de registros locales. Es nuestra colección, no la lista oficial de tendencias de GitHub.

Fuentes y actualización

Los registros importados enlazan a sus fuentes. Una ficha ayuda a descubrir, no es una recomendación.