JiangChSo/PFLM

À quoi ça sert

JiangChSo/PFLM est un dépôt GitHub public, principalement en Jupyter Notebook. Le dernier relevé indique 31 étoiles et 6 forks. Sujets : blockchain, federated learning, membership, privacy preserving, privacy preserving machine learning. Lis la documentation, la licence et les issues actuelles avant utilisation.

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

Dépôts GitHub

Étoiles

31

Étoiles gagnées · 7 jours

+0

Forks

6

Langage principal

Jupyter Notebook

Licence du dépôt

Non vérifié

Dernier envoi de code

9 juin 2021

La popularité vient des étoiles. La croissance hebdomadaire nécessite une semaine de relevés locaux. C'est notre collection, pas le classement officiel de GitHub.

Sources et actualité

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