arXiv 隐私论文· Yiyi Sun·· 1 天前精选AI 评分62
NOMAI：兼顾隐私权重与可扩展性的联邦学习系统
NOMAI: Scalable Federated Learning with Private Weights
AI 导读
NOMAI 是一个基于 MPC 的联邦学习系统，论文称其首次同时提供模型隐私、数据隐私和完整性三项保证，采用多委员会 MPC 架构与打包 Shamir 秘密共享实现 SIMD 式安全计算。
推荐理由
论文提出多委员会 MPC 架构与打包 Shamir 秘密共享，读者可了解联邦学习同时满足模型隐私、数据隐私与完整性的可行路径。
来源：arXiv 隐私论文 · arxiv.org