隐私保护机器学习
    1.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109416721B

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN201780039382.0

    申请日:2017-06-15

    Abstract: 描述了一种多方隐私保护机器学习系统,其具有包括至少一个受保护的存储器区域的可信执行环境。在系统处的代码加载器将从多方中的至少一方接收的机器学习代码加载到受保护的存储器区域中。数据上传器将从多方中的至少一方接收的机密数据上传到受保护的存储器区域。可信执行环境使用至少一个数据不经意程序来执行机器学习代码以处理机密数据并且将结果返回给多方中的至少一方,其中数据不经意程序是其中任何的存储器访问的模式、磁盘访问的模式和网络访问的模式使得无法从模式预测机密数据的过程。

    隐私保护机器学习
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN109416721A

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201780039382.0

    申请日:2017-06-15

    Abstract: 描述了一种多方隐私保护机器学习系统,其具有包括至少一个受保护的存储器区域的可信执行环境。在系统处的代码加载器将从多方中的至少一方接收的机器学习代码加载到受保护的存储器区域中。数据上传器将从多方中的至少一方接收的机密数据上传到受保护的存储器区域。可信执行环境使用至少一个数据不经意程序来执行机器学习代码以处理机密数据并且将结果返回给多方中的至少一方,其中数据不经意程序是其中任何的存储器访问的模式、磁盘访问的模式和网络访问的模式使得无法从模式预测机密数据的过程。

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