Decentralised, Collaborative, and Privacy-preserving Machine Learning for Multi-Hospital Data
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Fang, Congyu, Dziedzic, Adam, Zhang, Lin, Oliva, Laura, Verma, Amol, Razak, Fahad, Papernot, Nicolas, Wang, Bo |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
On the Privacy Risk of In-context Learning
par: Duan, Haonan, et autres
Publié: (2024)
par: Duan, Haonan, et autres
Publié: (2024)
Have it your way: Individualized Privacy Assignment for DP-SGD
par: Boenisch, Franziska, et autres
Publié: (2023)
par: Boenisch, Franziska, et autres
Publié: (2023)
LLM Dataset Inference: Did you train on my dataset?
par: Maini, Pratyush, et autres
Publié: (2024)
par: Maini, Pratyush, et autres
Publié: (2024)
Tighter Privacy Auditing of DP-SGD in the Hidden State Threat Model
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2024)
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2024)
Local Privacy-preserving Mechanisms and Applications in Machine Learning
par: Qin, Likun, et autres
Publié: (2024)
par: Qin, Likun, et autres
Publié: (2024)
IDCloak: A Practical Secure Multi-party Dataset Join Framework for Vertical Privacy-preserving Machine Learning
par: Chen, Shuyu, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Shuyu, et autres
Publié: (2025)
Scalable and Privacy-Preserving Synthetic Data Generation on Decentralised Web
par: Ramesh, Vishal, et autres
Publié: (2023)
par: Ramesh, Vishal, et autres
Publié: (2023)
The Boomerang protocol: A Decentralised Privacy-Preserving Verifiable Incentive Protocol
par: Ankele, Ralph, et autres
Publié: (2023)
par: Ankele, Ralph, et autres
Publié: (2023)
Beyond Laplace and Gaussian: Exploring the Generalized Gaussian Mechanism for Private Machine Learning
par: Rinberg, Roy, et autres
Publié: (2025)
par: Rinberg, Roy, et autres
Publié: (2025)
DID:RING: Ring Signatures using Decentralised Identifiers For Privacy-Aware Identity
par: Kasimatis, Dimitrios, et autres
Publié: (2024)
par: Kasimatis, Dimitrios, et autres
Publié: (2024)
Inexact Unlearning Needs More Careful Evaluations to Avoid a False Sense of Privacy
par: Hayes, Jamie, et autres
Publié: (2024)
par: Hayes, Jamie, et autres
Publié: (2024)
The Decentralisation Paradox in Digital Identity: Centralising Decentralisation with Digital Wallets?
par: Konstantinidis, Ioannis, et autres
Publié: (2026)
par: Konstantinidis, Ioannis, et autres
Publié: (2026)
Privacy-preserving Federated Learning based on Multi-key Homomorphic Encryption
par: Ma, Jing, et autres
Publié: (2021)
par: Ma, Jing, et autres
Publié: (2021)
PDLRecover: Privacy-preserving Decentralized Model Recovery with Machine Unlearning
par: Li, Xiangman, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xiangman, et autres
Publié: (2025)
CDI: Copyrighted Data Identification in Diffusion Models
par: Dubiński, Jan, et autres
Publié: (2024)
par: Dubiński, Jan, et autres
Publié: (2024)
Privacy-preserving Machine Learning in Internet of Vehicle Applications: Fundamentals, Recent Advances, and Future Direction
par: Islam, Nazmul, et autres
Publié: (2025)
par: Islam, Nazmul, et autres
Publié: (2025)
Augment then Smooth: Reconciling Differential Privacy with Certified Robustness
par: Wu, Jiapeng, et autres
Publié: (2023)
par: Wu, Jiapeng, et autres
Publié: (2023)
Differentially Private Federated Learning With Time-Adaptive Privacy Spending
par: Kiani, Shahrzad, et autres
Publié: (2025)
par: Kiani, Shahrzad, et autres
Publié: (2025)
Holding Secrets Accountable: Auditing Privacy-Preserving Machine Learning
par: Lycklama, Hidde, et autres
Publié: (2024)
par: Lycklama, Hidde, et autres
Publié: (2024)
Fast Exact Unlearning for In-Context Learning Data for LLMs
par: Muresanu, Andrei I., et autres
Publié: (2024)
par: Muresanu, Andrei I., et autres
Publié: (2024)
ADAGE: Active Defenses Against GNN Extraction
par: Xu, Jing, et autres
Publié: (2025)
par: Xu, Jing, et autres
Publié: (2025)
Privacy-preserving Quantification of Non-IID Degree in Federated Learning
par: Yan, Yuping, et autres
Publié: (2024)
par: Yan, Yuping, et autres
Publié: (2024)
ZK-DPPS: A Zero-Knowledge Decentralised Data Sharing and Processing Middleware
par: Jabbari, Amir, et autres
Publié: (2024)
par: Jabbari, Amir, et autres
Publié: (2024)
Bicoptor: Two-round Secure Three-party Non-linear Computation without Preprocessing for Privacy-preserving Machine Learning
par: Zhou, Lijing, et autres
Publié: (2022)
par: Zhou, Lijing, et autres
Publié: (2022)
EByFTVeS: Efficient Byzantine Fault Tolerant-based Verifiable Secret-sharing in Distributed Privacy-preserving Machine Learning
par: Li, Zhen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Zhen, et autres
Publié: (2025)
Private Rate-Constrained Optimization with Applications to Fair Learning
par: Yaghini, Mohammad, et autres
Publié: (2025)
par: Yaghini, Mohammad, et autres
Publié: (2025)
Privacy-preserving server-supported decryption
par: Laud, Peeter, et autres
Publié: (2024)
par: Laud, Peeter, et autres
Publié: (2024)
Towards Lightweight and Privacy-preserving Data Provision in Digital Forensics for Driverless Taxi
par: Gong, Yanwei, et autres
Publié: (2024)
par: Gong, Yanwei, et autres
Publié: (2024)
Quantum Secure Biometric Authentication in Decentralised Systems
par: Qasim, Tooba, et autres
Publié: (2026)
par: Qasim, Tooba, et autres
Publié: (2026)
Auditing Private Prediction
par: Chadha, Karan, et autres
Publié: (2024)
par: Chadha, Karan, et autres
Publié: (2024)
Learned-Database Systems Security
par: Schuster, Roei, et autres
Publié: (2022)
par: Schuster, Roei, et autres
Publié: (2022)
The Fundamental Limits of Least-Privilege Learning
par: Stadler, Theresa, et autres
Publié: (2024)
par: Stadler, Theresa, et autres
Publié: (2024)
RASE: Efficient Privacy-preserving Data Aggregation against Disclosure Attacks for IoTs
par: Wang, Zuyan, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Zuyan, et autres
Publié: (2024)
Quantum Privacy Aggregation of Teacher Ensembles (QPATE) for Privacy-preserving Quantum Machine Learning
par: Watkins, William, et autres
Publié: (2024)
par: Watkins, William, et autres
Publié: (2024)
Privacy-preserving Prompt Personalization in Federated Learning for Multimodal Large Language Models
par: Hou, Sizai, et autres
Publié: (2025)
par: Hou, Sizai, et autres
Publié: (2025)
Privacy-preserving Robotic-based Multi-factor Authentication Scheme for Secure Automated Delivery System
par: Yang, Yang, et autres
Publié: (2024)
par: Yang, Yang, et autres
Publié: (2024)
Confidential Prompting: Privacy-preserving LLM Inference on Cloud
par: Li, Caihua, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Caihua, et autres
Publié: (2024)
Enabling Privacy-preserving Model Evaluation in Federated Learning via Fully Homomorphic Encryption
par: Baykara, Cem Ata, et autres
Publié: (2024)
par: Baykara, Cem Ata, et autres
Publié: (2024)
Differentially Private Prototypes for Imbalanced Transfer Learning
par: Wahdany, Dariush, et autres
Publié: (2024)
par: Wahdany, Dariush, et autres
Publié: (2024)
Privacy-preserving authentication for military 5G networks
par: Lutz, I. D., et autres
Publié: (2025)
par: Lutz, I. D., et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
On the Privacy Risk of In-context Learning
par: Duan, Haonan, et autres
Publié: (2024) -
Have it your way: Individualized Privacy Assignment for DP-SGD
par: Boenisch, Franziska, et autres
Publié: (2023) -
LLM Dataset Inference: Did you train on my dataset?
par: Maini, Pratyush, et autres
Publié: (2024) -
Tighter Privacy Auditing of DP-SGD in the Hidden State Threat Model
par: Cebere, Tudor, et autres
Publié: (2024) -
Local Privacy-preserving Mechanisms and Applications in Machine Learning
par: Qin, Likun, et autres
Publié: (2024)