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Machine Learning Appliqué Sur des Données Cryptées / ABDERRAZAK NAIM

Public ISBD Titre : Machine Learning Appliqué Sur des Données Cryptées Type de document : projet fin études Auteurs : ABDERRAZAK NAIM, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : SDBD Mots-clés : Donnees cryptees, Neural networks, Reseau neurone, machine learning, Chirement homomorphe. Index. décimale : mast 86/18 Résumé : Le present document constitue la synthese de notre travail, realise dans le cadre de projets de n d'etudes. Ce travail a pour objectif de proposer une solution pour le probleme de securite et de condentialite des donnees des utilisateurs qui veut utiliser le service machine Learning as a Service fourni par le Cloud Computing. Cette solution consiste a appliquer les modeles machines learning sur des donnees cryptees. Pour atteindre une grande precision, nous utilisons des reseaux de neurones, qui ont montre qu'ils surpassaient d'autres modeles d'apprentissage pour de nombreuses t^aches. Pour satisfaire aux exigences de condentialite, nous utilisons le chirement homomorphe, les utilisateurs chirent leurs donnees et telechargent les textes chires dans le cloud. Le cloud eectue des predictions de reseau neurone sur les donnees cryptees et obtient des resultats sous forme cryptee. Le cloud envoie les resultats de prediction cryptes aux utilisateurs. Les utilisateurs dechirent et obtiennent les resultats en clair. Le cloud n'apprend jamais d'informations sur les donnees des utilisateurs et les resultats de prediction, alors que les resultats sont garantis ^etre corrects. L'adaptation des modeles reseaux neurones en changeant les fonctions d'activation par des approximations ,nous permettent d'appliquer ces modeles sur des donnees cryptees. Machine Learning Appliqué Sur des Données Cryptées [projet fin études] / ABDERRAZAK NAIM, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français (fre) Catégories : SDBD Mots-clés : Donnees cryptees, Neural networks, Reseau neurone, machine learning, Chirement homomorphe. Index. décimale : mast 86/18 Résumé : Le present document constitue la synthese de notre travail, realise dans le cadre de projets de n d'etudes. Ce travail a pour objectif de proposer une solution pour le probleme de securite et de condentialite des donnees des utilisateurs qui veut utiliser le service machine Learning as a Service fourni par le Cloud Computing. Cette solution consiste a appliquer les modeles machines learning sur des donnees cryptees. Pour atteindre une grande precision, nous utilisons des reseaux de neurones, qui ont montre qu'ils surpassaient d'autres modeles d'apprentissage pour de nombreuses t^aches. Pour satisfaire aux exigences de condentialite, nous utilisons le chirement homomorphe, les utilisateurs chirent leurs donnees et telechargent les textes chires dans le cloud. Le cloud eectue des predictions de reseau neurone sur les donnees cryptees et obtient des resultats sous forme cryptee. Le cloud envoie les resultats de prediction cryptes aux utilisateurs. Les utilisateurs dechirent et obtiennent les resultats en clair. Le cloud n'apprend jamais d'informations sur les donnees des utilisateurs et les resultats de prediction, alors que les resultats sont garantis ^etre corrects. L'adaptation des modeles reseaux neurones en changeant les fonctions d'activation par des approximations ,nous permettent d'appliquer ces modeles sur des donnees cryptees.

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