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एआई शब्दावली

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश

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Secure Aggregation Protocol

एक ऐसा तंत्र जो कई प्रतिभागियों के योगदानों को इस तरह से एकत्रित करने की अनुमति देता है कि केवल एकत्रित परिणाम ही प्रकट हो, व्यक्तिगत योगदान नहीं। ये प्रोटोकॉल संघटित शिक्षण (फेडरेटेड लर्निंग) प्रणालियों में स्थानीय मॉडलों की गोपनीयता की रक्षा के लिए आवश्यक हैं।

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Privacy-Preserving Data Mining

डेटा में निहित संवेदनशील जानकारी की गोपनीयता की रक्षा करते हुए उसमें से उपयोगी ज्ञान निकालने की तकनीकों का एक समूह। ये विधियाँ विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं और गोपनीयता सुरक्षा की आवश्यकताओं के बीच संतुलन बनाती हैं।

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Secure Sum Protocol

एक विशिष्ट क्रिप्टोग्राफिक प्रोटोकॉल जो कई पक्षों को अपने निजी मानों का योग बिना उन व्यक्तिगत मानों को प्रकट किए गणना करने की अनुमति देता है। यह तकनीक सुरक्षित मतदान प्रणालियों और गोपनीयता-संरक्षित समग्र आँकड़ों में मौलिक है।

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Trusted Execution Environments (TEE)

एक प्रोसेसर के भीतर एक सुरक्षित और अलग किया गया क्षेत्र जो यह सुनिश्चित करता है कि अंदर लोड किया गया कोड और डेटा गोपनीयता और अखंडता के लिए सुरक्षित है। TEE संवेदनशील डेटा पर गणना को यहाँ तक कि संभावित रूप से समझौता किए गए प्लेटफॉर्म पर भी निष्पादित करने की अनुमति देते हैं।

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Secure Scalar Product Protocol

एक ऐसा तंत्र जो दो पक्षों को अपने निजी वेक्टर्स को प्रकट किए बिना उनका स्केलर गुणनफल (डॉट प्रोडक्ट) की गणना करने की अनुमति देता है। यह ऑपरेशन कई गोपनीयता-संरक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में मौलिक है।

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Secure Matrix Multiplication

एक प्रोटोकॉल जो कई पक्षों को अपनी निजी मैट्रिसेस को प्रकट किए बिना उनके गुणनफल की गणना करने की अनुमति देता है। यह ऑपरेशन कई वितरित और गोपनीयता-संरक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए महत्वपूर्ण है।

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Privacy-Preserving Machine Learning (PPML)

संवेदनशील डेटा पर मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण और अनुमान (इन्फरेंस) को उनकी गोपनीयता की गारंटी देते हुए सक्षम करने वाली तकनीकों और प्रोटोकॉल का एक समूह। ये विधियाँ क्रिप्टोग्राफी, सूचना सिद्धांत और वितरित एल्गोरिदम को जोड़ती हैं।

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Secure Aggregation Trees

कई प्रतिभागियों से डेटा को प्रभावी और विस्तारणीय तरीके से सुरक्षित रूप से एकत्रित करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक वृक्षाकार संरचना। यह दृष्टिकोण गोपनीयता की गारंटियों को बनाए रखते हुए संचार ओवरहेड को कम करता है।

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थ्रेशहोल्ड क्रिप्टोग्राफी

एक क्रिप्टोग्राफिक योजना जिसमें एक निजी कुंजी को कई प्रतिभागियों के बीच वितरित किया जाता है और जहाँ उनमें से एक निश्चित सीमा तक के लोगों को क्रिप्टोग्राफिक संचालन करने के लिए सहयोग करना होता है। यह तकनीक सुरक्षित प्रणालियों में एकल विफलता के बिंदुओं को खत्म करती है।

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सुरक्षित आंतरिक गुणनफल की गणना

एक विशेष प्रोटोकॉल जो विभिन्न पक्षों के स्वामित्व वाले निजी वेक्टर्स के बीच आंतरिक गुणनफल की गणना बिना उन वेक्टर्स का खुलासा किए करता है। यह ऑपरेशन गोपनीयता-संरक्षित वर्गीकरण और समानता एल्गोरिदम के लिए मौलिक है।

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