CURE: Privacy-Preserving Split Learning Done Right
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Kanpak, Halil Ibrahim, Shabbir, Aqsa, Genç, Esra, Küpçü, Alptekin, Sav, Sinem |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
A Taxonomy of Attacks and Defenses in Split Learning
di: Shabbir, Aqsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shabbir, Aqsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging Local and Federated Data Normalization in Federated Learning: A Privacy-Preserving Approach
di: Coşğun, Melih, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Coşğun, Melih, et al.
Pubblicazione: (2025)
AggFT: Low-Cost Fault-Tolerant Smart Meter Aggregation with Proven Termination and Privacy
di: Eibl, Günther, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Eibl, Günther, et al.
Pubblicazione: (2021)
SplitOut: Out-of-the-Box Training-Hijacking Detection in Split Learning via Outlier Detection
di: Erdogan, Ege, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Erdogan, Ege, et al.
Pubblicazione: (2023)
How to Privately Tune Hyperparameters in Federated Learning? Insights from a Benchmark Study
di: Mitic, Natalija, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mitic, Natalija, et al.
Pubblicazione: (2024)
Byzantines can also Learn from History: Fall of Centered Clipping in Federated Learning
di: Ozfatura, Kerem, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ozfatura, Kerem, et al.
Pubblicazione: (2022)
Generated Data with Fake Privacy: Hidden Dangers of Fine-tuning Large Language Models on Generated Data
di: Akkus, Atilla, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Akkus, Atilla, et al.
Pubblicazione: (2024)
SERSEM: Selective Entropy-Weighted Scoring for Membership Inference in Code Language Models
di: Dikici, Kıvanç Kuzey, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Dikici, Kıvanç Kuzey, et al.
Pubblicazione: (2026)
Aggressive or Imperceptible, or Both: Network Pruning Assisted Hybrid Byzantines in Federated Learning
di: Ozfatura, Emre, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ozfatura, Emre, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Privacy-Preserving Split Learning: Destabilizing Adversarial Inference and Reconstruction Attacks in the Cloud
di: Higgins, Griffin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Higgins, Griffin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Secure and Privacy-Preserving Authentication for Data Subject Rights Enforcement
di: Hansen, Malte, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hansen, Malte, et al.
Pubblicazione: (2024)
Split-n-Chain: Privacy-Preserving Multi-Node Split Learning with Blockchain-Based Auditability
di: Sahani, Mukesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sahani, Mukesh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Split Learning-based Privacy-Preserving Record Linkage
di: Zervas, Michail, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zervas, Michail, et al.
Pubblicazione: (2024)
Consensus Under Adversary Majority Done Right
di: Sridhar, Srivatsan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sridhar, Srivatsan, et al.
Pubblicazione: (2024)
PRSI: Privacy-Preserving Recommendation Model Based on Vector Splitting and Interactive Protocols
di: Cao, Xiaokai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cao, Xiaokai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Accuracy-Privacy Trade-off in Differentially Private Split Learning
di: Pham, Ngoc Duy, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Pham, Ngoc Duy, et al.
Pubblicazione: (2023)
Verifiable Privacy-Preserving Computing
di: Bontekoe, Tariq, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bontekoe, Tariq, et al.
Pubblicazione: (2023)
Privacy-Preserving Inconsistency Measurement
di: Corea, Carl, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Corea, Carl, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enabling Privacy-Preserving Cyber Threat Detection with Federated Learning
di: Bi, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bi, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Byzantine-Robust and Provably Privacy-Preserving Federated Learning
di: Nie, Chenfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nie, Chenfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Holding Secrets Accountable: Auditing Privacy-Preserving Machine Learning
di: Lycklama, Hidde, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lycklama, Hidde, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Privacy-Preserving Machine Learning with Lightweight Trusted Hardware
di: Huang, Pengzhi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Huang, Pengzhi, et al.
Pubblicazione: (2022)
Privacy Preserving Machine Learning for Electric Vehicles: A Survey
di: Sani, Abdul Rahman, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Sani, Abdul Rahman, et al.
Pubblicazione: (2022)
Enhancing Noisy Functional Encryption for Privacy-Preserving Machine Learning
di: Scheu-Hachtel, Linda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Scheu-Hachtel, Linda, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient Secure Aggregation for Privacy-Preserving Federated Machine Learning
di: Behnia, Rouzbeh, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Behnia, Rouzbeh, et al.
Pubblicazione: (2023)
SplitAgent: A Privacy-Preserving Distributed Architecture for Enterprise-Cloud Agent Collaboration
di: She, Jianshu
Pubblicazione: (2026)
di: She, Jianshu
Pubblicazione: (2026)
PrivacyGo: Privacy-Preserving Ad Measurement with Multidimensional Intersection
di: Du, Jian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Jian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient and Privacy-Preserving Federated Learning based on Full Homomorphic Encryption
di: Guo, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Communication-Friendly Privacy-Preserving Machine Learning against Malicious Adversaries
di: Lu, Tianpei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Tianpei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating the Impact of Privacy-Preserving Federated Learning on CAN Intrusion Detection
di: Digregorio, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Digregorio, Gabriele, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Privacy-Preserving Federated Learning using Hybrid Homomorphic Encryption
di: Costa, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Costa, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Privacy-Preserving CNN Training with Transfer Learning: Two Hidden Layers
di: Chiang, John
Pubblicazione: (2025)
di: Chiang, John
Pubblicazione: (2025)
Privacy-Preserving Federated Learning Framework for Risk-Based Adaptive Authentication
di: Baseri, Yaser, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Baseri, Yaser, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy-Preserving Screening for Record Linkage
di: Huang, Chenyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huang, Chenyu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Agentic Privacy-Preserving Machine Learning
di: Zhang, Mengyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Mengyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Preserving Privacy and Security in Federated Learning
di: Nguyen, Truc, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Nguyen, Truc, et al.
Pubblicazione: (2022)
Privacy-Preserving Set-Based Estimation Using Differential Privacy and Zonotopes
di: Dawoud, Mohammed M., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dawoud, Mohammed M., et al.
Pubblicazione: (2024)
Takedown: How It's Done in Modern Coding Agent Exploits
di: Lee, Eunkyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Eunkyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing Security Using Random Binary Weights in Privacy-Preserving Federated Learning
di: Sawada, Hiroto, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sawada, Hiroto, et al.
Pubblicazione: (2024)
Blind Evaluation Framework for Fully Homomorphic Encryption and Privacy-Preserving Machine Learning
di: Lee, Hunjae "Timothy", et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Lee, Hunjae "Timothy", et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
A Taxonomy of Attacks and Defenses in Split Learning
di: Shabbir, Aqsa, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Bridging Local and Federated Data Normalization in Federated Learning: A Privacy-Preserving Approach
di: Coşğun, Melih, et al.
Pubblicazione: (2025) -
AggFT: Low-Cost Fault-Tolerant Smart Meter Aggregation with Proven Termination and Privacy
di: Eibl, Günther, et al.
Pubblicazione: (2021) -
SplitOut: Out-of-the-Box Training-Hijacking Detection in Split Learning via Outlier Detection
di: Erdogan, Ege, et al.
Pubblicazione: (2023) -
How to Privately Tune Hyperparameters in Federated Learning? Insights from a Benchmark Study
di: Mitic, Natalija, et al.
Pubblicazione: (2024)