Algoritmo de encriptación homomórfica para la seguridad de datos en la nube
Los algoritmos de encriptación homomórfica poseen la característica de poder actualizar los datos a pesar de que éstos están encriptados, y en cuanto se desencripta el dato, éste se ha actualizado según se necesitaba. En otras palabras permite el uso de datos a pesar de que éstos están encriptados.
El paper que se muestra propone un algoritmo para la encriptación de datos numéricos enteros, y permite que al dato encriptado se le puedan realizar las operaciones de adición, sustracción y multiplicación. Al desencriptar el datol, el resultado es el mismo que se hubiera obtenido al operar directamente el dato antes de encriptarlo.
Se muestra un ejemplo del desarrollo del algoritmo en python.
Se encontraron 3 coincidencias
- 11 Oct 2018, 14:00
- Foros: Inteligencia Artificial
- Tema: Paper: Homomorphic Encryption for Security of Cloud Data
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- 22 Sep 2018, 12:29
- Foros: Inteligencia Artificial
- Tema: Resumen: Survey of data mining and SNA based anomaly detecti
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Resumen: Survey of data mining and SNA based anomaly detecti
A survey of data mining and social network analysis based anomaly detection techniques
Se analiza diferentes tipos de anomalías y su nueva categorización basada en varias características. Aborda una revisión del número de técnicas para prevenir y detectar anomalías en redes junto con los supuestos subyacentes y las razones de la presencia de tales anomalías. Además, se presenta una revisión del número de enfoques de minería de datos utilizados para detectar anomalías. Se hace una referencia especial al análisis de las técnicas de detección de anomalías centradas en redes sociales que, en general, se clasifican como basadas en el comportamiento, en la estructura y en el espectro. Cada una de estas clasificaciones incorpora además el número de técnicas que se discuten en el documento.
Se analiza diferentes tipos de anomalías y su nueva categorización basada en varias características. Aborda una revisión del número de técnicas para prevenir y detectar anomalías en redes junto con los supuestos subyacentes y las razones de la presencia de tales anomalías. Además, se presenta una revisión del número de enfoques de minería de datos utilizados para detectar anomalías. Se hace una referencia especial al análisis de las técnicas de detección de anomalías centradas en redes sociales que, en general, se clasifican como basadas en el comportamiento, en la estructura y en el espectro. Cada una de estas clasificaciones incorpora además el número de técnicas que se discuten en el documento.
- 07 Sep 2018, 23:59
- Foros: Libros
- Tema: Machine Learning With Go
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Machine Learning With Go
Comparto este libro que muestra la aplicación de algoritmos clásicos de machine learning, pero usando el lenguaje Go que a diferencia de python o R es compilado pero también puede ser usado como un lenguaje de scripting si se ejecuta con el comando "go run <archivo.go>". Esto puede ser de ayuda a la hora de realizar cálculos de alto costo computacional, que con Python podría tal vez no llegar a ser òptimo. Una ventaja que ofrece Go es que tiene compatibilidad con C, el cual es uno de los lenguajes de programación más rápidos.