隐私计算框架如何实现数据安全与共享？
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
本文共计2228个文字，预计阅读时间需要9分钟。
PySyft 是一款开源的隐私计算框架，属于 OpenMined 社区的一部分。它主要针对实现基于隐私的深度学习。PySyft 结合了联邦学习、多方安全计算和差分隐私等隐私保护技术，为深度学习提供了隐私保护的解决方案。
PySyft本文统计当前较为火热隐私计算框架：
PySyft 是开源社区 OpenMined 开源的隐私计算框架, 主要针对实现基于隐私计算的深度学习。 PySyft 将联 邦学习、多方安全计算以及差分隐私、远程执行等技术 结合在一个编程模型中并集成到不同的深度学习框架 中, 如 PyTorch、 Keras 或 TensorFlow;
PySyft是一个灵活、易用的库，能够对深度学习模型进行私有和安全计算，用于安全和隐私深度学习的Python库，它在主流深度学习框架（例如PyTorch和TensorFlow）中使用联邦学习，差分隐私和加密计算（例如多方计算(MPC)和同态加密(HE)）将隐私数据与模型训练分离。能够应用到移动终端机器学习、人工智能、数据中心、消费电子、内存安全等场景。
本文共计2228个文字，预计阅读时间需要9分钟。
PySyft 是一款开源的隐私计算框架，属于 OpenMined 社区的一部分。它主要针对实现基于隐私的深度学习。PySyft 结合了联邦学习、多方安全计算和差分隐私等隐私保护技术，为深度学习提供了隐私保护的解决方案。
PySyft本文统计当前较为火热隐私计算框架：
PySyft 是开源社区 OpenMined 开源的隐私计算框架, 主要针对实现基于隐私计算的深度学习。 PySyft 将联 邦学习、多方安全计算以及差分隐私、远程执行等技术 结合在一个编程模型中并集成到不同的深度学习框架 中, 如 PyTorch、 Keras 或 TensorFlow;
PySyft是一个灵活、易用的库，能够对深度学习模型进行私有和安全计算，用于安全和隐私深度学习的Python库，它在主流深度学习框架（例如PyTorch和TensorFlow）中使用联邦学习，差分隐私和加密计算（例如多方计算(MPC)和同态加密(HE)）将隐私数据与模型训练分离。能够应用到移动终端机器学习、人工智能、数据中心、消费电子、内存安全等场景。