(阅读笔记)SecureML: A System for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning
SecureML动机基础知识SecureML文章总结动机用户(例如物联网设备)计算、电池资源受限,选择外包数据给云或边缘执行密集型计算;用户数据包含隐私信息,数据控制权的转移意味着数据隐私泄露风险;选择加密原语处理数据后上传,实现密文计算(网络推理或训练)是重要挑战。基础知识线性回归模型,值连续,损失函数多选择最小欧式距离计算;逻辑回归模型,二分类任务,值离散,损失函数多选择交叉熵计算;神经网络模