Treffer: SafeML: a privacy-preserving Byzantine-robust framework for distributed machine learning training
Titel:
SafeML: a privacy-preserving Byzantine-robust framework for distributed machine learning training / Meghdad Mirabi, René Klaus Nikiel, Carsten Binnig
Beteiligt:
Veröffentlicht in:
23rd IEEE International Conference on Data Mining Workshops. - Piscataway, NJ : IEEE, 2023. - ISBN 9798350381641. - (2023), Seite 207-216
Entstehung:
2023
Format:
Sprache:
Englisch
Andere Ausgaben:
Erscheint auch als Druck-Ausgabe: ISBN 9798350381658
Schlagworte:
DOI:
10.1109/ICDMW60847.2023.00033