GuardML: Efficient Privacy-Preserving Machine Learning Services Through Hybrid Homomorphic Encryption

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Frimpong, Eugene, Nguyen, Khoa, Budzys, Mindaugas, Khan, Tanveer, Michalas, Antonis
Formato:	Preprint
Publicado:	2024
Materias:	Machine Learning Cryptography and Security
Acceso en línea:	Acceder al recurso
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

Internet

https://arxiv.org/abs/2401.14840