도 사용할 수 있습니다. 암호화되지 않은 모델과 가장 큰 차이점은 여러 대의 서버가 필요하다
는 점입니다. 각 서버는 원래 모델의 공유를 호스팅합니다. 누군가가 한 서버로 보내진 모델이
나 데이터의 일부를 본다고 할지라도 아무것도 알 수 없습니다.
케라스 모델은 다음과 같이
TFE
모델로 변환할 수 있습니다.
tfe_model = tfe.keras.models.clone_model(model)
이 시나리오에서는 다음 단계를 수행해야 합니다.
●
클라이언트의 로컬에서 데이터를 로드하고 전처리합니다.
●
클라이언트의 데이터를 암호화합니다.
●
암호화된 데이터를 서버로 보냅니다.
●
암호화된 데이터에 대해 예측합니다.
●
암호화된 예측값을 클라이언트로 보냅니다.
●
클라이언트에서 암호화된 예측을 해독하고 결과를 사용자에게 표시합니다.
TFE
는 개인 정보 보호를 강화한 예측을 수행하는 여러 가지 노트북을 제공합니다(
https
://
oreil
.
ly
/
r0cKP
).
14.6
기타 데이터 개인 정보 보호 방법
머신러닝 모델에 데이터가 ...
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