Подробное описание документа

Шевелев А. А., Гагарин Ю. Е.
   Объединение методов машинного обучения с гомоморфным шифрованием: возможности и ограничения / Шевелев А. А., Гагарин Ю. Е. // Наукоёмкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : материалы Всероссийской научно-технической конференции, Калуга, 19-21 ноября 2025 г. : в 2 т. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - 2025. - Т. 2. - С. 97-99.

Исследование посвящено синтезу методов машинного обучения и гомоморфного шифрования с целью анализа чувствительной информации. Основное внимание уделено изучению возможностей и ограничений этой технологии для защиты данных в процессе вычислений и обучения моделей. Гомоморфное шифрование позволяет выполнять операции непосредственно с зашифрованными данными, исключая необходимость их дешифровки. Это открывает новые горизонты для обеспечения конфиденциальности. Однако остаются нерешенные вопросы, связанные с высокими вычислительными затратами, сложностью масштабирования и адаптацией алгоритмов машинного обучения. Работа акцентирует внимание на применении технологии в сферах медицины, финансов и Интернета вещей (IoT), где требуется повышенный уровень безопасности данных.
Ключевые слова: гомоморфное шифрование, машинное обучение, конфиденциальность данных, федеративное обучение