论文学习记录20200313：隐私保护机器学习[NDSS2020]

机器学习工具已经展示了它们在医疗和金融等许多重要领域的潜力，有助于得出有用的推论。在这些部门，数据的敏感和保密性质自然引起对数据隐私的关注。这促使了隐私保护机器学习（PPML）领域的数据隐私得到保证。通常，ML技术需要很大的计算能力，这导致基础设施有限的客户机依赖于安全外包计算（SOC）方法。在SOC环境下，计算外包给一组专门的、功能强大的云服务器，服务按使用付费。在这项工作中，我们探索了在SOC

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