Neue Cloud-Architektur schützt Daten bei groß angelegtem verteilten Lernen
Ein neues, cloud‑native System vereint Federated Learning, Differential Privacy, Zero‑Knowledge Compliance Proofs und lernbasierte Governance, um verteiltes maschinelles Lernen sicher und skalierbar zu betreiben. Durch die Kombination dieser Techniken werden sensible Daten niemals zentralisiert, während kryptografisch überprüfbare Richtlinien über verschiedene Institutionen und Cloud‑Umgebungen hinweg durchgesetzt werden.
