Puncte:0

Există o modalitate de a combina extractorul Fuzzy (sau SS+ Ext) cu modelul de învățare profundă de ultimă generație?

drapel gf

Am analizat recent autentificarea biometrică cu modelul de învățare profundă și am constatat, în criptografie, extractorul fuzzy, FE (sau schița securizată, SS, plus extractorul puternic) au rezolvat această problemă suficient de bine pe baza codurilor de corectare a erorilor, există vreo cercetare din acest punct de a le combina? Pentru modelul de învățare profundă, este natural să se ofere o bună reprezentare pentru obiectul biometric de intrare (de exemplu, imaginea feței, imaginea irisului, obiectul amprentelor digitale), care ar putea fi folosită pentru a genera cheia privată (r) direct. Înseamnă că partea de decodare (corectarea erorilor) din FE ar putea fi înlocuită cu un model de învățare profundă?
Sau există o modalitate de a antrena un model de învățare profundă din punctul LWE

fgrieu avatar
drapel ng
Încercarea de a înțelege și a contextualiza întrebarea m-a determinat să pun una [una mai simplă](https://crypto.stackexchange.com/q/93615/555).

Postează un răspuns

Majoritatea oamenilor nu înțeleg că a pune multe întrebări deblochează învățarea și îmbunătățește legătura interpersonală. În studiile lui Alison, de exemplu, deși oamenii își puteau aminti cu exactitate câte întrebări au fost puse în conversațiile lor, ei nu au intuit legătura dintre întrebări și apreciere. În patru studii, în care participanții au fost implicați în conversații ei înșiși sau au citit transcrieri ale conversațiilor altora, oamenii au avut tendința să nu realizeze că întrebarea ar influența – sau ar fi influențat – nivelul de prietenie dintre conversatori.