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EVENTO



CRIPTOGRAFIA HOMOMÓRFICA APLICADO A SAÚDE

Tipo de evento:
Exame de Qualificação


A Criptografia Homomórfica é uma técnica criptográfica que permite a terceiros, como nuvens computacionais, executarem funções computáveis nos dados cifrados, de
modo a preservar os recursos computacionais, mantendo os dados inacessíveis. Em 2009, Gentry necessitava solucionar problemas de privacidade e processamento de
dados eficiente, oque o levou a introduzir o primeiro método de Criptografia Totalmente Homomórfica, em inglês Fully Homomorphic Encryption- FHE, onde é
possível processar dados cifrados sem a necessidade de decifrá-los. Porém, a sua deficiência computacional está no overhead gerado. Pois, o tempo de processamento
com os dados cifrados é muito maior do que com os dados sem serem cifrados, as operações homomórficas têm um alto custo computacional. Diante deste problema, a
presente proposta visa a apresentação de métodos de criptografia homomórfica que poderão ser utilizadas para desenvolver um modelo de rede neural artificial aplicado a
saúde para processar dados cifrados baseados em FHE. Fizemos um levantamento bibliográfico sobre FHE e estamos fazendo um levantamento bibliográfico sobre
Redes Neurais Artificiais com o objetivo de adaptar os métodos do estado da arte e expandi-los para o nosso modelo aplicado a saúde. Portanto, tal modelo
proporcionará uma expansão do conhecimento atual da comunidade científica sobre criptografia homomórfica, permitindo que novos cenários de aplicações sejam
desenvolvidos, e, além disso, o desenvolvimento de uma metodologia eficiente e precisa para análise de redes neurais artificiais e problemas ligados a saúde, como
por exemplo, a COVID-19 e dados do SUS. Tal técnica poderá ser empregada na área da saúde, finanças, negócios e entre outros.


Para assistir acesse: https://us02web.zoom.us/j/86160691674?pwd=eGZMbXZMNDVKRVFaQm50Rmd5bHdHZz09

Data Início: 10/05/2021
Hora: 10:00
Data Fim: 10/05/2021
Hora: 13:00

Local:  LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Webinar

Aluno:
Aline de Lurdes Zuliani Lunkes - - LNCC

Orientador:
Fábio Borges de Oliveira - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Participante Banca Examinadora:
Gilson Antônio Giraldi - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Leonardo Martucci - Karlstad University -
Pedro Carlos da Silva Lara - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - CEFET/RJ
Renato Portugal - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Suplente Banca Examinadora:
Kary Ann del Carmen Ocaña Gautherot - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC


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