Datenschutzfreundliche ML-Bibliotheken
Software-Bibliotheken, die Algorithmen und Techniken implementieren, um den Datenschutz bei Machine-Learning-Anwendungen zu gewährleisten, ohne die Modellleistung wesentlich zu beeinträchtigen.
Kategorie: Tools, Plattformen & Ökosysteme
Diese Bibliotheken bieten Implementierungen von Methoden wie homomorpher Verschlüsselung, föderiertem Lernen und Differential Privacy. Sie ermöglichen es, KI-Modelle auf sensiblen Daten zu trainieren oder zu inferieren, während gleichzeitig die Vertraulichkeit der individuellen Datenpunkte geschützt wird, was für Compliance mit Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO unerlässlich ist.
Synonyme / Tags
- Privacy-Enhancing ML Libraries
- Secure ML Libraries
- Privacy ML
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