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Aby3:适用于机器学习与数据库的三方MPC架构

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简介:
Aby3是一种创新的多方安全计算(MPC)架构,专门设计用于提升机器学习和数据库应用中的隐私保护和性能效率。 ABY 3 和应用程序介绍该库提供的半诚实实现。回购包含以下应用:线性回归(训练/推断);逻辑回归(训练/推理);数据库内部、左侧及完全联接的数据库联合设置基数威胁日志比较;ERIC 应用程序。 可以在相关教程中找到如何使用 API 的描述,以及关于框架实现的讨论。请注意,该代码库不应被视为完全安全,尚未进行过安全性审查,并且存在一些未解决的安全问题。因此,请仅将此案例库用于概念证明或性能基准测试目的。为了确保实施的安全性,需要进一步的工作。 此外,某些功能尚未完成开发并可能包含错误;例如任务计划程序有时会失败,这是一个已知的问题。 安装该库是跨平台的,并已在 Windows 和 Linux 上进行了测试。依赖项为:通过 cmake . -DENABLE_CIRCUITS=ON 克隆和构建 c。

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客服
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  • Aby3MPC
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    Aby3是一种创新的多方安全计算(MPC)架构,专门设计用于提升机器学习和数据库应用中的隐私保护和性能效率。 ABY 3 和应用程序介绍该库提供的半诚实实现。回购包含以下应用:线性回归(训练/推断);逻辑回归(训练/推理);数据库内部、左侧及完全联接的数据库联合设置基数威胁日志比较;ERIC 应用程序。 可以在相关教程中找到如何使用 API 的描述,以及关于框架实现的讨论。请注意,该代码库不应被视为完全安全,尚未进行过安全性审查,并且存在一些未解决的安全问题。因此,请仅将此案例库用于概念证明或性能基准测试目的。为了确保实施的安全性,需要进一步的工作。 此外,某些功能尚未完成开发并可能包含错误;例如任务计划程序有时会失败,这是一个已知的问题。 安装该库是跨平台的,并已在 Windows 和 Linux 上进行了测试。依赖项为:通过 cmake . -DENABLE_CIRCUITS=ON 克隆和构建 c。
  • ABY3:混合协议框.ppt
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    本PPT探讨了ABY3这一先进的加密计算框架,并深入分析其如何应用于隐私保护下的机器学习任务中。通过展示实际案例和实验结果,阐述了该技术的优势与挑战。 论文ABY3:A Mixed Protocol Framework for Machine Learning的作者演讲PPT。
  • 红酒白酒质量集,挖掘
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    本数据集包含红酒和白酒的各项质量参数,旨在支持机器学习中的分类任务及数据挖掘研究。 红酒和白酒质量数据集可以作为机器学习中的数据挖掘数据库使用。文件列表如下:Wine Quality Data Set\wine quality-red.xls, Wine Quality Data Set\wine quality-white.xls, Wine Quality Data Set\winequality-red.csv, Wine Quality Data Set\winequality-red.txt, Wine Quality Data Set\winequality-white.csv, Wine Quality Data Set\winequality-white.txt, Wine Quality Data Set\winequality.names。
  • ML_Collections: Python集合
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    ML_Collections是一款专为机器学习开发者设计的Python工具包,它提供了一系列高效的数据结构和算法,旨在简化模型开发流程并提高代码效率。 ML集合是专为机器学习用例设计的Python库。它包含名为ConfigDict 和 FrozenConfigDict 的两个类,这两个类作为“点状”数据结构使用,支持对嵌套元素进行点访问操作。总的来说,它们被视作表达实验和模型配置的主要方式。 本段落档将详细介绍 ConfigDict、FrozenConfigDict 以及 FieldReference 类的示例用法: 1. 基于点的字段访问:允许通过点符号直接访问数据结构中的各个属性。 2. 锁定机制:防止意外拼写错误导致的数据修改问题。 3. 惰性计算:推迟某些操作直到真正需要时才执行,以提升效率和灵活性。 4. FrozenConfigDict 类是不可变且可哈希化的,适用于那些不需要变更的配置情况。 此外,该库还具备以下特点: - 强类型安全性(有两处例外):可以将整数值赋给浮点类型的字段,在存储前会自动转换为float类型。同样地, - 人类可读打印功能:支持以有效的YAML格式输出数据结构,并且包括了正确的引用和循环处理。 - **操作符传递关键字参数的功能:允许方便快捷地通过**运算符将ConfigDict中的值作为字典的关键字参数进行传递。 总之,ML集合库提供了一套强大而灵活的工具来帮助开发者高效管理机器学习项目中的配置信息。
  • 手掌图像集,
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    本数据集包含大量高质量的手掌图像,旨在为研究者和开发者提供一个全面的资源库,用于训练和测试各种生物识别及手势识别相关的机器学习模型。 该数据库包含了190位受试者的11076张手部图像(每张图片的分辨率为1600 x 1200像素),这些受试者年龄在18至75岁之间。每位受试者都将自己的双手放置于与相机相距相同的位置,以均匀的白色背景进行拍摄,从而采集了从手背侧和手掌侧获取的手部图像数据集。该数据集中不仅包括图片本身,还包含了相关的元信息:(1)受试者的ID;(2)性别;(3)年龄;(4)肤色;以及关于所拍手的具体信息——是右手还是左手、是从手背或手掌拍摄的,并且还有一个逻辑指示符用于说明该图像是否包含如指甲油等装饰元素。
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    PenaltyFunctions.jl是一款专为机器学习设计的Julia语言库,提供丰富的正则化函数以优化模型性能和防止过拟合。 PenaltyFunctions.jl 是一个用于机器学习的正则化函数的 Julia 包。
  • 网络钓鱼集.zip
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    本数据集包含用于训练和测试机器学习模型的网络钓鱼网站样本,旨在帮助研究人员识别并防御此类威胁。 在当前的数字化时代,网络安全已成为一个至关重要的关注点。网络钓鱼作为一种常见的欺诈手段,对用户的信息安全构成了严重的威胁。为了更好地防范并研究这种攻击方式,研究人员通常会构建专门的数据集进行分析。本段落将深入探讨名为“用于机器学习的网络钓鱼数据集”的资源,并详细说明其内容和用途。 首先,我们需要了解什么是网络钓鱼:这是一种由恶意行为者通过伪装成可信赖实体(如银行、社交媒体平台或电子邮件服务)来诱骗用户提供个人信息的行为。这类攻击通常会利用精心设计的网站或邮件进行实施。 该数据集中包含了一个核心文件“Phishing_Legitimate_full.csv”,其中可能包括了大量的特征信息,这些特征有助于识别钓鱼和正常网站的区别。具体来说: 1. **URL结构**:通过分析网址长度、域名、顶级域以及子域等元素,可以发现异常的模式。 2. **页面内容**:HTML代码、关键词及元标记等内容可以帮助揭示网页的主题与目的。 3. **时间戳信息**:创建和更新的时间记录可能有助于识别钓鱼网站活动的时间窗口。 4. **IP地址相关数据**:地理位置和历史访问记录等可以用来定位潜在的攻击源头。 5. **用户反馈情况**:用户的投诉或举报能作为判定可疑行为的重要依据之一。 6. **其他网络特征**:HTTP响应代码、重定向操作等也可能揭示网站的真实意图。 此外,该数据集可能已经经过了一些预处理工作,比如对URL进行编码处理、利用词袋模型或者TF-IDF方法表示文本特征,并且还进行了数值特性的标准化。这些步骤使数据更加适合机器学习算法的使用需求。 对于此数据集的应用,我们可以采用多种机器学习技术来进一步分析和研究这些问题点,包括但不限于分类(如决策树、随机森林和支持向量机)、聚类(K-means或DBSCAN)以及深度学习模型等方法。我们的目标是建立能够有效区分钓鱼与正常网站的预测模型,并提高检测准确率及召回率。 另外,“ignore.txt”文件中可能包含了一些不需要考虑的数据,例如数据收集时的日志记录或是临时生成的文件等内容,在实际分析过程中我们需要避免这些信息对主要研究工作的干扰影响。 综上所述,这个“用于机器学习的网络钓鱼数据集”不仅为研究人员提供了一个深入探究和理解网络钓鱼现象的机会,同时也帮助构建更强大的网络安全防护系统。这对于希望提升自身安全防御能力的数据科学家及信息安全专家而言具有极高的价值与重要性。
  • Hive
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    本资料集专为初学者设计,涵盖Hive数据仓库工具的基础知识与实践操作,帮助用户掌握SQL语言在大数据处理中的应用。适合希望入门或提升Hive技能的学习者使用。 这段文字包含两部分数据:一部分是视频的访问记录,另一部分是用户的数据信息。
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    TomoSAR_ML是一种创新性的机器学习技术,专门设计用于处理和分析层析合成孔径雷达(SAR)数据,旨在提高空间分辨率与细节捕捉能力。 该项目的目标是评估不同机器学习算法在层析成像SAR数据上的性能表现。为了减少数据量并缩短计算时间同时消除噪音影响,将使用多个描述性特征来表示断层图。最终,需要对比所选的机器学习算法在各种特征表示下的性能(包括计算时间和分类准确性)与原始断层图直接进行处理时的表现。
  • AtomAI:原子级及中尺度深度
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    AtomAI是一款专为处理原子级别和中尺度数据而设计的深度学习与机器学习工具,旨在促进材料科学领域的创新研究。 AtomAI 是一个基于 Pytorch 的软件包,用于显微镜数据的深度学习与机器学习分析,并且无需具备高级 Python 或机器学习知识即可使用。它的目标用户是那些已经掌握了 NumPy 和 Matplotlib 基础技能的研究人员。 快速入门指南: 在云中使用 AtomAI 的最简单方法可以开始进行操作。如果您希望训练和应用深度学习模型来对实验图像执行语义分割,建议从 `atomai.models.Segmentor` 开始。这个工具提供了一种简便的方式来训练神经网络(仅需两行代码)以及利用经过训练的模型来进行预测(只需一行代码)。以下是一个简单的示例说明如何操作: 1. 训练神经网络: ```python segmenter = Segmentor(model=unet, data_format=channels_last) model, history = segmenter.train(X_train, y_train) ``` 2. 使用经过训练的模型进行预测: ```python predictions = segmenter.predict(test_image) ``` 以上就是使用 AtomAI 对实验图像执行语义分割的基本步骤。