複数の機関間での金融モデルのトレーニングにおけるプライバシーを強化するための新しい階層的フレームワークが開発されました。この革新的なアプローチは、差分プライバシー、準同型暗号、スマートコントラクトを統合し、複数の機関間での安全なデータ処理を実現します。このフレームワークは、機関がプライバシーを損なうことなく協力してモデルをトレーニングできるようにしながら、機密性の高い金融データを保護することを目的としています。