これはCrypTenというLinuxアプリケーションで、最新リリースはCrypTenv0.1sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
CrypTen というアプリを OnWorks で無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
クリプテン
説明：
CrypTenは、Facebook Researchがプライバシー保護型機械学習向けに開発した研究フレームワークで、PyTorch上に直接構築されています。セキュアマルチパーティコンピューティング（SMPC）を用いて暗号化されたデータに対して計算を実行するための、安全で直感的な環境を提供します。機械学習の実践者が安全な計算を利用できるように設計されたCrypTenは、通常のPyTorchテンソルのように動作するCrypTensorオブジェクトを導入し、ユーザーが自動微分とニューラルネットワーク演算をシームレスに適用できるようにします。その設計はPyTorchのモジュール式でライブラリベースの構造を反映しており、柔軟な実験、デバッグ、モデル開発を可能にします。このフレームワークは、テンソルの暗号化と復号化、および暗号化された値に対する加算や乗算などの演算をサポートしています。まだ製品版ではありませんが、CrypTenは、機密データを公開することなく、プライベートデータセットのトレーニングや推論など、現実世界の安全なMLアプリケーションを推進することに重点を置いています。
オプション
- セキュアマルチパーティコンピューティングを使用してプライバシー保護機械学習を実装します
- CrypTensor を提供します。これは、autograd とモジュールをサポートする PyTorch のような暗号化テンソルです。
- 最小限のコード変更で暗号化されたモデルのトレーニングと推論を可能にする
- 暗号化されたニューラルネットワークとモデルに関する豊富なチュートリアルと例を提供します
- 効率的な暗号化計算のためのGPUアクセラレーションをサポート
- 研究ユースケースに重点を置き、実験的なプライバシーアプリケーションに拡張可能
プログラミング言語
JavaScript、Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/crypten.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。