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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseReconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY)es
dc.contributor.authorWagner, Gonzaloes
dc.contributor.authorImbert, Walteres
dc.contributor.authorUriarte, Sebastiánes
dc.date.accessioned2022-12-19T14:57:35Z-
dc.date.available2022-12-19T14:57:35Z-
dc.date.issued2022-11-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12381/3118-
dc.description.abstractNuestro objetivo a lo largo de este trabajo es buscar generar el diseño y la implementación de una arquitectura que permita compartir modelos y datos en un contexto de machine learning as a service que provea garantías de privacidad.es
dc.description.sponsorshipAgencia Nacional de Investigación e Innovaciónes
dc.language.isospaes
dc.relationhttps://hdl.handle.net/20.500.12381/2375es
dc.rightsAcceso abiertoes
dc.subjectDifferential Privacyes
dc.subjectHomomorphic Encryptiones
dc.titleDiseño e implementación de una plataforma para garantizar privacidad de datos en un contexto de machine learning as a servicees
dc.typeDocumento de trabajoes
dc.subject.aniiCiencias Naturales y Exactas
dc.subject.aniiCiencias de la Computación e Información
dc.identifier.aniiFMV_1_2019_1_155913es
dc.type.versionRevisadoes
dc.anii.institucionresponsableUniversidad ORT Uruguayes
dc.anii.subjectcompleto//Ciencias Naturales y Exactas/Ciencias de la Computación e Informaciónes
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