Nevermined 是一个创新的数据生态系统平台，旨在激励数据协作并支持洞察驱动的企业。它结合了 Web3.0 技术、联邦学习框架及隐私保护技术，提供数据共享、数据货币化及数据治理的综合解决方案，以应对快速变化的商业环境和日益增长的合规需求。
本文探讨了在保护用户隐私的前提下改进机器学习应用的方法，重点介绍了同态加密和联邦学习在欺诈检测中的应用。文章讨论了使用同态加密对数据进行加密处理，然后在加密状态下进行机器学习模型训练和推理，以及利用联邦学习在不共享原始数据的情况下，通过多个参与方协作训练模型。
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