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Stealing Machine Learning Models via Prediction APIs

Florian Tramèr, Fan Zhang

Machine learning (ML) models may be deemed confidential due to their sensitive training data, commercial value, or use in security applications. Increasingly often, confidential ML models are being deployed with publicly accessible query interfaces. ML-as- ...

Usenix Assoc2016

On solving LPN using BKW and variants Implementation and Analysis

Serge Vaudenay, Sonia Mihaela Bogos, Florian Tramèr

The Learning Parity with Noise problem (LPN) is appealing in cryptography as it is considered to remain hard in the post-quantum world. It is also a good candidate for lightweight devices due to its simplicity. In this paper we provide a comprehensive anal ...

Springer2016

Addressing Beacon Re-Identification Attacks: Quantification and Mitigation of Privacy Risks

Jean-Pierre Hubaux, Jean Louis Raisaro, Florian Tramèr, Shuang Wang

The Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH) created the Beacon Project as a means of testing the willingness of data holders to share genetic data in the simplest technical context query for the presence of a specified nucleotide at a given positio ...

Oxford Univ Press2017