
BOOKS - Homomorphic Encryption for Data Science (HE4DS)

Homomorphic Encryption for Data Science (HE4DS)
Author: Allon Adir, Ehud Aharoni, Nir Drucker, Ronen Levy
Year: 2024
Pages: 311
Format: PDF | EPUB
File size: 34.0 MB
Language: ENG

Year: 2024
Pages: 311
Format: PDF | EPUB
File size: 34.0 MB
Language: ENG

Homomorphic Encryption for Data Science HE4DS Introduction: The world we live in today is constantly evolving and changing at an incredible pace. With the rapid advancement of technology, it's becoming increasingly important to protect sensitive information while still allowing for secure data analysis and processing. This is where homomorphic encryption comes into play. Homomorphic encryption is a form of encryption that allows computations to be performed directly on encrypted data without decrypting it first. In other words, it enables secure multi-party computation and privacy-preserving data analysis. The book "Homomorphic Encryption for Data Science HE4DS" delves deep into this technology and explores its potential applications in various fields such as data science, machine learning, and artificial intelligence. Chapter 1: The Evolution of Technology The chapter begins by discussing the evolution of technology and how it has transformed our lives over time. From the invention of the wheel to the development of the internet, technology has always been a driving force behind human progress. However, with great power comes great responsibility, and as technology continues to advance, so do the risks associated with it. Cybersecurity threats, data breaches, and privacy concerns have become major challenges in today's digital age.
Гомоморфное шифрование для науки о данных HE4DS Введение: Мир, в котором мы живем сегодня, постоянно развивается и меняется невероятными темпами. С быстрым развитием технологий становится все более важным защищать конфиденциальную информацию, обеспечивая при этом безопасный анализ и обработку данных. Здесь в дело вступает гомоморфное шифрование. Гомоморфное шифрование - форма шифрования, позволяющая производить вычисления непосредственно над зашифрованными данными без их предварительной расшифровки. Другими словами, она обеспечивает безопасность многосторонних вычислений и анализ данных с сохранением конфиденциальности. Книга «Homomorphic Encryption for Data Science HE4DS» углубляется в эту технологию и исследует ее потенциальные применения в различных областях, таких как наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект. Глава 1: Эволюция технологии Глава начинается с обсуждения эволюции технологии и того, как она изменила нашу жизнь с течением времени. От изобретения колеса до развития интернета технологии всегда были движущей силой человеческого прогресса. Однако с большой силой приходит большая ответственность, и по мере того, как технологии продолжают развиваться, растут и риски, связанные с ними. Угрозы кибербезопасности, утечки данных и проблемы конфиденциальности стали основными проблемами в современную цифровую эпоху.
''
