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Trade-offs Between Privacy and Performance in Encrypted Dataset using Machine Learning Models
S. Sanaullah, H. Attaullah, T. Jungeblut, in: U. Kuhl, DataNinja.nrw (Eds.), Proceedings of the SAIOnARA Conference, DataNinja sAIOnARA Conference, 2024.
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Konferenzbeitrag
| Veröffentlicht
| Englisch
Autor*in
Herausgeber*in
Kuhl, Ulrike
herausgebende Körperschaft
DataNinja.nrw
Einrichtung
Erscheinungsjahr
Titel des Konferenzbandes
Proceedings of the sAIOnARA Conference
Konferenz
sAIOnARA Conference
Konferenzort
Bielefeld
Konferenzdatum
2024-06-25 – 2024-06-27
FH-PUB-ID
Zitieren
Sanaullah, Sanaullah ; Attaullah, Hasina ; Jungeblut, Thorsten: Trade-offs Between Privacy and Performance in Encrypted Dataset using Machine Learning Models. In: Kuhl, U. ; DataNinja.nrw (Hrsg.): Proceedings of the sAIOnARA Conference : DataNinja sAIOnARA Conference, 2024
Sanaullah S, Attaullah H, Jungeblut T. Trade-offs Between Privacy and Performance in Encrypted Dataset using Machine Learning Models. In: Kuhl U, DataNinja.nrw, eds. Proceedings of the SAIOnARA Conference. DataNinja sAIOnARA Conference; 2024. doi:10.11576/DATANINJA-1166
Sanaullah, S., Attaullah, H., & Jungeblut, T. (2024). Trade-offs Between Privacy and Performance in Encrypted Dataset using Machine Learning Models. In U. Kuhl & DataNinja.nrw (Eds.), Proceedings of the sAIOnARA Conference. Bielefeld: DataNinja sAIOnARA Conference. https://doi.org/10.11576/DATANINJA-1166
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Sanaullah, Sanaullah, Hasina Attaullah, and Thorsten Jungeblut. “Trade-Offs Between Privacy and Performance in Encrypted Dataset Using Machine Learning Models.” In Proceedings of the SAIOnARA Conference, edited by Ulrike Kuhl and DataNinja.nrw. DataNinja sAIOnARA Conference, 2024. https://doi.org/10.11576/DATANINJA-1166.
S. Sanaullah, H. Attaullah, and T. Jungeblut, “Trade-offs Between Privacy and Performance in Encrypted Dataset using Machine Learning Models,” in Proceedings of the sAIOnARA Conference, Bielefeld, 2024.
Sanaullah, Sanaullah, et al. “Trade-Offs Between Privacy and Performance in Encrypted Dataset Using Machine Learning Models.” Proceedings of the SAIOnARA Conference, edited by Ulrike Kuhl and DataNinja.nrw, DataNinja sAIOnARA Conference, 2024, doi:10.11576/DATANINJA-1166.
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