在文献Efficient and Privacy-Preserving Multi-Party Skyline Queries Over Encrypted Data中SMSQ协议的内容
时间: 2024-06-02 15:12:22 浏览: 25
SMSQ是一种旨在实现在多个加密数据拥有者之间进行隐私保护的多方天际线查询的协议。具体来说,该协议允许多个数据拥有者通过加密和解密技术,共同计算出多个加密数据集的天际线查询结果,同时保护每个数据集的隐私。
SMSQ协议的主要步骤包括:
1. 数据拥有者对自己的数据集进行加密,使用不同的密钥。
2. 数据拥有者之间进行通信,共同计算出多个加密数据集的天际线。
3. 计算出的天际线结果被加密并发送给每个数据拥有者。
4. 每个数据拥有者使用自己的密钥解密结果。
通过SMSQ协议,多个数据拥有者可以在不暴露自己数据内容的前提下,共同计算出天际线结果,保证了数据的隐私和安全。同时,该协议也具有高效性,具有较快的计算速度和较低的通信开销。
相关问题
Privacy-Preserving Machine Learning Using Federated Learning and Secure Aggregation
Privacy-preserving machine learning is becoming increasingly important in today's world where data privacy is a major concern. Federated learning and secure aggregation are two techniques that can be used to achieve privacy-preserving machine learning.
Federated learning is a technique where the machine learning model is trained on data that is distributed across multiple devices or servers. In this technique, the model is sent to the devices or servers, and the devices or servers perform the training locally on their own data. The trained model updates are then sent back to a central server, where they are aggregated to create a new version of the model. The key advantage of federated learning is that the data remains on the devices or servers, which helps to protect the privacy of the data.
Secure aggregation is a technique that can be used to protect the privacy of the model updates that are sent to the central server. In this technique, the updates are encrypted before they are sent to the central server. The central server then performs the aggregation operation on the encrypted updates, and the result is sent back to the devices or servers. The devices or servers can then decrypt the result to obtain the updated model.
By combining federated learning and secure aggregation, it is possible to achieve privacy-preserving machine learning. This approach allows for the training of machine learning models on sensitive data while protecting the privacy of the data and the model updates.
multi-scale feature fusion and structure-preserving network for face super-r
多尺度特征融合和保持结构的人脸超分辨网络是指利用多个尺度的特征信息,并在处理过程中保持人脸结构的完整性来实现图像的超分辨率重建。在人脸图像超分辨率重建中,由于人脸的特殊性和复杂性,单一尺度的特征往往难以捕捉到人脸细节信息,因此需要结合多个尺度的特征进行融合,以提高重建效果的细节和清晰度。
多尺度特征融合与保持结构的网络通过将不同尺度下的特征信息进行融合,得到更加全面和准确的特征表示,从而提高了超分辨率重建的效果。同时,该网络在训练过程中注重保持人脸的结构信息,避免因尺度变化或特征融合导致的结构失真和失真。
这种网络的应用范围非常广泛,不仅可以用于人脸图像的超分辨率重建,还可以应用于其他领域的图像重建和处理中。它为图像处理和计算机视觉领域的研究和应用提供了一种有效的技术手段,有着重要的理论和实际应用价值。在未来,随着人工智能和深度学习技术的不断发展,多尺度特征融合和保持结构的网络将会在图像处理领域发挥越来越重要的作用,为图像处理和视觉技术的发展提供更加强有力的支持。
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