公开(公告)号：DE112019004390T5

公开(公告)日：2021-05-20

申请号：DE112019004390

申请日：2019-12-17

Applicant: IBM

Inventor： LINTON JEB ,  BEHNKEN JOHN ,  MELCHIONNE JOHN ,  KRAMER DENNIS ,  AMISANO MICHAEL ,  FIORI MICHAEL THOMAS

IPC: G06F21/62

Abstract: Ein Verfahren, eine Vorrichtung und ein Computerprogrammprodukt zum Erfassen, ob spezielle sensible Daten eines Kunden, die in einer Cloud-Computing-Infrastruktur vorhanden sind, so umgesetzt sind, dass Daten nicht mit dem Cloud-Anbieter geteilt werden müssen oder dass der Cloud-Anbieter den Kundenzugriff auf alle Daten in der Cloud bereitstellt. Anstatt den Kunden aufzufordern, seine Datenbank mit sensiblen Informationen zu teilen, führt der Kunde bevorzugt ein Werkzeug aus, das ein kryptografisches Protokoll verwendet, nämlich Private Set Intersection (PSI), um dem Kunden ein Erfassen zu ermöglichen, ob seine sensiblen Informationen auf der Cloud vorhanden sind. Alle durch das Werkzeug identifizierten derartigen Informationen werden anschließend verwendet, um ein Dokument oder eine Äußerung zu kennzeichnen, eine Warnmeldung zu senden und/oder die sensiblen Daten zu redigieren oder mit Token zu versehen.

公开(公告)号：AU2020369228A1

公开(公告)日：2022-03-31

申请号：AU2020369228

申请日：2020-10-22

Applicant: IBM

Inventor： LINTON JEB ,  BEHNKEN JOHN ,  MELCHIONNE JOHN ,  AMISANO MICHAEL ,  WRIGHT DAVID

IPC: G06F21/57

Abstract: A method for private transfer learning is disclosed. The method includes generating a machine learning model comprising a training application programming interface (API) and an inferencing API. The method further includes encrypting the machine learning model using a predetermined encryption mechanism. The method additionally includes copying the encrypted machine learning model to a trusted execution environment. The method also includes executing the machine learning model in the trusted execution environment using the inferencing API.