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E’ stato pubblicato il documento completo “Towards Realistic Privacy-Preserving Deep Learning over Encrypted Medical Data”

Ricordiamo la collaborazione scientifica spontanea ”  Usable Homomorphic Encryption for Private Telemedicine on the Cloud” a cura di José Cabrero-Holgueras and Sergio Pastrana che è stata premitata dal comitato scientifico del Congresso Nazionale SIT 2021.

Il 31 Marzo, il documento degli autori , dal titolo ” Towards Realistic Privacy-Preserving Deep Learning over Encrypted Medical Data“, che presenta dei progressi sullo stesso effort di ricerca e sviluppo condiviso con noi nel 2021, è stato accettato per la pubblicazione in Frontiers in Cardiovascular Medicine (IF=5.846), nell’uscita “Data Driven and Model Based Computational Futures in Cardiovascular Practice“.

Le congratulazioni da parte di SIT per l’importante traguardo raggiunto ed il prezioso lavoro di ricerca effettuato.

Per maggiori informazioni è possibile consultare il seguente link:

https://isomerism-eu.blogspot.com/2023/04/privacy-preservation-and-data-availability.html

Il repository Github con il codice in Python relativo al sistema realizzato:

https://github.com/jcabrero/HEFactory

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