Privacy-conserverende machine learning

Het doel van privacy-conserverende machine learning is om machine learning-modellen te trainen en te evalueren op invoergegevens die privé moeten blijven. Er bestaan verschillende cryptografische technieken, zoals volledig homomorfe encryptie en multi-party berekening. Het doel van het proefschrift is het ontwerpen van geoptimaliseerde subroutines die veelvuldig worden ingezet in machine learning.