JiangChSo/PFLM

A cosa serve

JiangChSo/PFLM è un repository GitHub pubblico, principalmente in Jupyter Notebook. L'ultimo rilevamento indica 31 stelle e 6 fork. Temi: blockchain, federated learning, membership, privacy preserving, privacy preserving machine learning. Leggi documentazione, licenza e issue attuali prima dell'uso.

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

Repository GitHub

Stelle

31

Stelle ottenute · 7 giorni

+0

Fork

6

Linguaggio principale

Jupyter Notebook

Licenza del repository

Non verificato

Ultimo invio di codice

9 giu 2021

La popolarità usa le stelle. La crescita settimanale richiede una settimana di rilevazioni locali. È la nostra raccolta, non la classifica ufficiale GitHub.

Fonti e aggiornamenti

Le schede importate citano le fonti. Una scheda aiuta a scoprire, non è una raccomandazione.