Privacy-Preserving 3-Layer Neural Network Training using Mere Homomorphic Encryption Technique

要約

この原稿では、単なる準同型暗号設定におけるニューラル ネットワークのプライバシー保護トレーニングの問題を検討します。
利用可能ないくつかの既存の技術を組み合わせ、その一部を拡張し、最終的に単なる準同型暗号化技術を使用して、回帰問題と分類問題の両方に対する 3 層ニューラル ネットワークのトレーニングを可能にします。

要約(オリジナル)

In this manuscript, we consider the problem of privacy-preserving training of neural networks in the mere homomorphic encryption setting. We combine several exsiting techniques available, extend some of them, and finally enable the training of 3-layer neural networks for both the regression and classification problems using mere homomorphic encryption technique.

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