💻 संगणक विज्ञान
Privacy-Utility Tradeoffs in Hierarchical Federated Learning Under Combined Differential Privacy and CKKS Homomorphic Encryption for Distributed Healthcare Networks
यह शोध पत्र स्वास्थ्य सेवा के लिए एक पदानुक्रमित (hierarchical) फेडरेटेड लर्निंग फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो क्लाइंट-स्तरीय डिफरेंशियल प्राइवेसी को संस्थान-स्तरीय CKKS होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन के साथ एकीकृत करता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि जहाँ डिफरेंशियल प्राइवेसी गोपनीयता बजट पर निर्भर मापने योग्य सटीकता हानि उत्पन्न करती है, वहीं होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन उपयोगिता में कोई गिरावट नहीं लाता है, जिससे प्रत्येक तंत्र के विशिष्ट गोपनीयता-उपयोगिता ट्रेडऑफ़ को अलग और परिमाणित किया जा सके।