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1. (WO2019046651) HIGH-PRECISION PRIVACY-PRESERVING REAL-VALUED FUNCTION EVALUATION
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Pub. No.: WO/2019/046651 International Application No.: PCT/US2018/048963
Publication Date: 07.03.2019 International Filing Date: 30.08.2018
IPC:
H04L 9/00 (2006.01)
H ELECTRICITY
04
ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
L
TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
9
Arrangements for secret or secure communication
Applicants:
INPHER, INC. [US/US]; 450 Lexington Ave 4th Floor New York, New York 10017, US
Inventors:
GAMA, Nicolas; CH
BRANDT, Jordan; US
JETCHEV, Dimitar; CH
PECENY, Stanislav; US
PETRIC, Alexander; US
Agent:
FRANCO, Alexander; US
Priority Data:
62/552,16130.08.2017US
62/560,17518.09.2017US
62/641,25609.03.2018US
62/647,63524.03.2018US
Title (EN) HIGH-PRECISION PRIVACY-PRESERVING REAL-VALUED FUNCTION EVALUATION
(FR) ÉVALUATION DE FONCTION À VALEUR RÉELLE PRÉSERVANT LA CONFIDENTIALITÉ DE HAUTE PRÉCISION
Abstract:
(EN) A method for performing privacy-preserving or secure multi-party computations enables multiple parties to collaborate to produce a shared result while preserving the privacy of input data contributed by individual parties. The method can produce a result with a specified high degree of precision or accuracy in relation to an exactly accurate plaintext (non-privacy-preserving) computation of the result, without unduly burdensome amounts of inter-party communication. The multi-party computations can include a Fourier series approximation of a continuous function or an approximation of a continuous function using trigonometric polynomials, for example, in training a machine learning classifier using secret shared input data. The multi-party computations can include a secret share reduction that transforms an instance of computed secret shared data stored in floating-point representation into an equivalent, equivalently precise, and equivalently secure instance of computed secret shared data having a reduced memory storage requirement.
(FR) Selon l'invention, un procédé permettant d'effectuer des calculs multi-parties sécurisés ou préservant la confidentialité permet à de multiples parties de collaborer afin de produire un résultat partagé tout en préservant la confidentialité des données d'entrée fournies par des parties individuelles. Le procédé permet d'obtenir un résultat avec un haut degré de précision spécifié en ce qui concerne un calcul (ne préservant pas la confidentialité) de texte en clair extrêmement précis du résultat, et ce sans les quantités excessivement contraignantes d'une communication inter-parties. Les calculs multi-parties peuvent comprendre une approximation de série de Fourier d'une fonction continue ou une approximation d'une fonction continue utilisant des polynômes trigonométriques, par exemple pour apprendre un classificateur d'apprentissage automatique à l'aide de données d'entrée partagées et secrètes. Les calculs multi-parties peuvent comprendre une réduction de parts secrètes qui transforme une instance de données partagées et secrètes calculées, stockées dans une représentation à virgule flottante, en une instance équivalente, précise et sécurisée de données partagées et secrètes calculées ayant une exigence d'espace mémoire réduite.
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Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)