Новые результаты в области глубинного обучения способствуют повышению интереса исследователей и крупных компаний из разных сфер. Уже сейчас существует множество примеров успешного применения моделей машинного обучения (МО) и нейронных сетей для извлечения прибыли, что безусловно привлекает злоумышленников. Целью данной работы является построение концепции адаптивной системы для совместных конфиденциальных вычислений, обучения моделей МО и нейронных сетей. Адаптивность концепции заключается в том, что конечный набор этапов для обучения модели и обеспечения безопасности этого процесса формируется в зависимости от оценки, которая основывается на имеющихся признаках наборов данных и статистических характеристиках, предварительно вычисляемых по индивидуальным и общему наборам.
Щетинин Д.С. (науч. рук. Менщиков А.А.) КОНЦЕПЦИЯ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ СОВМЕСТНЫХ КОНФИДЕНЦИАЛЬНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2024]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/13440