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Secure Multi-Party Computation (SMPC)
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基础信息
分类: 待分类
支撑论文: 1
别名数: 1
更新时间: 2026/05/25 21:40
版本占位
当前版本: PostgreSQL sidecar (qwen3-max)
来源: postgres_sidecar
领域: 人工智能与机器学习 / 隐私保护机器学习
子领域: 基于安全多方计算（SMPC）的协同学习 / 基于SMPC的安全特征拼接协同学习方法
在隐私保护协同机器学习框架中，采用安全多方计算（SMPC）协议（如SPDZ）实现多方在不泄露原始数据或特征明文的前提下，对加密数据进行联合模型训练。具体应用于三种方法：共享特征提取器（SFE）、本地训练特征提取器（LTFE）和协同训练特征提取器（CTFE），其中SMPC用于保护输入数据隐私，并支持在密文域执行分类器训练与推理。
Aliases
别名与线索
Privacy-Preserving Collaborative Learning Based on Secure Multi-Party Computation
Supporting Papers
支撑论文
Revision Surface
后续修订入口
当前版本说明
当前版本由 PostgreSQL tech_card_sidecar 索引读取，正文来自 card.validated.json。
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