prikaz prve stranice dokumenta Utjecaj homomorfne kriptografije na sustav prepoznavanja slika zasnovan na strojnom učenju
No public access
master's thesis
Utjecaj homomorfne kriptografije na sustav prepoznavanja slika zasnovan na strojnom učenju
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. urn:nbn:hr:168:338847
Krajčí, Mária
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Krajčí, M. (2023). Utjecaj homomorfne kriptografije na sustav prepoznavanja slika zasnovan na strojnom učenju (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:338847

Krajčí, Mária. "Utjecaj homomorfne kriptografije na sustav prepoznavanja slika zasnovan na strojnom učenju." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:338847

Krajčí, Mária. "Utjecaj homomorfne kriptografije na sustav prepoznavanja slika zasnovan na strojnom učenju." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:338847

Krajčí, M. (2023). 'Utjecaj homomorfne kriptografije na sustav prepoznavanja slika zasnovan na strojnom učenju', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 16 May 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:338847

Krajčí M. Utjecaj homomorfne kriptografije na sustav prepoznavanja slika zasnovan na strojnom učenju [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2023 [cited 2024 May 16] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:338847

M. Krajčí, "Utjecaj homomorfne kriptografije na sustav prepoznavanja slika zasnovan na strojnom učenju", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2023. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:338847

Metadata
TitleUtjecaj homomorfne kriptografije na sustav prepoznavanja slika zasnovan na strojnom učenju
Title (english)The influence of homomorphic cryptography on machine learning tool for image recognition
AuthorMária Krajčí
MentorMarin Golub (mentor)
Committee memberMarin Golub (predsjednik povjerenstva)
Committee memberAnte Đerek (član povjerenstva)
Committee memberVlado Sruk (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2023-09-20, Croatia
Abstract
U ovom radu proučavan je utjecaj homomorfne enkripcije na učinkovitost modela strojnog učenja. Korišten je pristup kao i u projektu CryptoNets kako bi se istražila učinkovitost na različitim skupovima podataka. Rezultati su pokazali da primjena homomorfne enkripcije nije značajno utjecala na rezultate modela. Iako je primijećeno blago smanjenje točnosti, rezultati su ostali zadovoljavajući. Iz dobivenih rezultata zaključuje se da je moguće upotrijebiti homomorfnu enkripciju u modelima strojnog učenja uz zadržavanje zadovoljavajuće učinkovitosti. Daljnje istraživanje treba biti usmjereno na optimizaciju algoritama homomorfne enkripcije radi postizanja bolje ravnoteže između sigurnosti i učinkovitosti te na ubrzavanje rada algoritma.
Abstract (english)
In this study, we investigated the impact of homomorphic encryption on the performance of machine learning models. The approach used was similar to the CryptoNets project, aiming to evaluate performance across different datasets. The results demonstrated that the application of homomorphic encryption did not significantly affect the model's performance. Although a slight decrease in accuracy was observed, the results remained satisfactory. Therefore, this work highlights the potential of utilizing homomorphic encryption in machine learning models while maintaining satisfactory performance. Further research should focus on optimizing homomorphic encryption algorithms to achieve a better balance between security and performance, as well as improving the computational efficiency of the algorithm.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:338847
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-10-11 09:23:49