[VERIFHE] An Open-Source Library for Verifiable Fully Homomorphic Encryption for Trustworthy Machine Learning

Proyecto marco que gestiona financiación en cascada / FSTP. Visita su web de proyecto para encontrar la convocatoria FSTP concreta y sus plazos reales. Machine Learning as a Service (MLaaS) is emerging as a cornerstone of the modern digital infrastructure, but its widespread adoption is hampered by critical privacy and integrity concerns. Users must transmit sensitive data to third-party providers,

Datos principales

Fecha de cierre: 31 de enero de 2028
Financiación máxima: 150.000 €
Presupuesto total: 0 €
Beneficiarios: Consorcio (gestiona convocatorias FSTP para pymes)
Categoría: Industria 4.0
TRL: No indicado

Evaluación inicial

coincide con vertical tecnológico de Roboticssa; tipo de beneficiario compatible (pyme/startup); importe por encima del mínimo de interés

Consultar fuente oficial ↗Los datos pueden cambiar. Verifica siempre condiciones, plazos y elegibilidad en la fuente oficial.