IEEE P2986
IEEE 批准的联邦机器学习隐私和安全推荐实践草案

IEEE Approved Draft Recommended Practice for Privacy and Security for Federated Machine Learning


 

 

非常抱歉,我们暂时无法提供预览,您可以试试: 免费下载 IEEE P2986 前三页,或者稍后再访问。

您也可以尝试购买此标准,
点击右侧 “立即购买” 按钮开始采购(由第三方提供)。

 

标准号
IEEE P2986
发布单位
美国电气电子工程师学会
 
 

IEEE P2986相似标准


推荐

拜登签署行政命令,发布白宫首个生成式AI监管规定

隐私、公平、健康、教育方面第二部分是“保护美国人隐私”。第一步将涉及管理预算办公室查明政府购买了多少个人身份信息。行政命令还将制定指导方针,以减轻政府收集、使用、共享删除从数据经纪人处购买信息时隐私风险。行政命令鼓励联邦机构采用高端隐私增强技术来保护收集数据,并鼓励国家科学基金会资助一个新研究网络,该网络专注于开发、推进部署供联邦机构使用隐私技术。...

Cell Systems | ChinaMAP 曹亚南团队联合华大智造成功实现全流程加密GWAS隐私计算

多方安全计算多方安全计算最初是由姚期智院士提出,源于解决一个百万富翁问题,即两个互相不想透露自己有多少钱富翁,如何比较出谁更有钱问题。安全多方计算是指一组相互不信任参与方各自拥有秘密数据,协同计算一个既定函数。参与方除了获得计算结果,无法获得之外任何信息。联邦学习及群体学习联邦学习是指保证数据不出本地,多方共同构建机器学习模型进行训练方法。...

斯坦福大学AI100报告:“人工智能+医疗”五大场景

FDA在批准创新诊断软件方面进展缓慢;HIPAA法案(健康保险携带责任法案)要求保护患者隐私,这就为通过人工智能技术使用患者数据设置了法律障碍。批准药物或产品可能会出现意料之外负面影响,比如,用于分析药物相互作用移动应用程序会被禁止从患者记录中提取必要信息。  总的来说,由于缺乏普适隐私保护方法标准,医疗领域的人工智能研究创新受到了阻碍。...





Copyright ©2007-2022 ANTPEDIA, All Rights Reserved
京ICP备07018254号 京公网安备1101085018 电信与信息服务业务经营许可证:京ICP证110310号