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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.3
- 수록면
- 479 - 482 (4page)
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Recently, various artificial intelligence technologies are being applied to smart factory, finance, healthcare, and so on. When handling data requiring protection of privacy, distributed learning techniques are used. For distribution of information with privacy protection, encoding private information is required. Minimal codes has been used in such a secret-sharing scheme. In this paper, we explain the relationship between the characteristics of the minimal codes for application in distributed systems. We briefly deals with previously known construction methods, and presents extension methods for minimal codes. The new codes provide flexibility in distribution of private information. Furthermore, we discuss application scenarios for the extended codes.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경
Ⅲ. 극소 부호의 확장 방법
Ⅳ. 극소 부호의 적용
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
Federated Learning: Collaborative Machine Learning without Centralized Training Data. https://ai.googleblog.com/2017/04/federated-learning-collaborative.html
Federated Learning powered by NVIDIA Clara. https://developer.nvidia.com/blog/federated-learning-clara/
J. Massey, “Minimal codewords and secret sharing,” in Proc. 6th Joint Swedish–Russian Workshop on Information Theory, pp.276–279, Aug. 22–27, 1993.
A. Ashikhmin and A. Barg, “Minimal Vectors in Linear Codes,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 44, no. 5, pp. 2010-2017, Sep. 1998.
C. Ding, Z. Heng and Z. Zhou, “Minimal binary linear codes,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 64, no. 10, pp. 6536-6545, Oct. 2018.
A. Ashikhmin and A. Barg, “Minimal Vectors in Linear Codes,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 44, no. 5, pp. 2010-2017, Sep. 1998.
C. Ding, Z. Heng and Z. Zhou, “Minimal binary linear codes,” IEEE Transactions on Information Theory, vol. 64, no. 10, pp. 6536-6545, Oct. 2018.
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