INTRODUTION left：在云中心的机器智能中，用户设备与云中心模型进行交互，生成日志来训练模型。用户日志组合到一起后来提高模型，用于之后的服务器用户请求。 Middle：在联邦学习中，模型被运送到用户设备上，在本地进行评估和训练。改进之后的模型传给服务器，在服务器端产生一个新模型然后在应用在用户设备上。 Right：安全聚合应用在联邦学习上，模型更新的聚合在逻辑上由虚拟机执行，安全多方通 ...
2020-03-20 09:55 2 2382 推荐指数：
SecureML：A system for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning 1 摘要及介绍 1.1 模型的大致架构 首先，主要模型中主要有客户端和两台服务器，假设这两台服务器不会恶意合作。 整个训练过程大致分为在线和离线两个阶段 ...
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Full version of a paper at the 8-th International Conference on Appl ...
小组成员：郑爽、王妮婷、王静雯 一、背景 机器学习的隐私保护研究大致分为２条主线: 以多方安全计算、同态加密为代表的加密方法和以差分隐私为代表的扰动方法。与加密方法相比,差分隐私机制更易于在实际场景中部署和应用。 二、论文简介 该论文的目标是弥合密码学和信息安全 ...
Local Differential Privacy for Deep Learning 0.ABSTRACT 物联网平台创新包括边缘云交互中的软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）的融合 深度学习因其在使用大量数据进行训练时具有显著的准确性而越来越受欢迎 ...
目录 Introduction Annotated Bibliography References Introduction Big data is suc ...
0.abstract LDP近年来受到广泛关注。现有的LDP保证的协议中，用户在将数据分享给聚合器之前，在本地对数据进行编码和扰动。然而，由于对于不同问题的不同隐私保护偏好，用户不愿意回答所有的问题。在本论文中，我们提出了一种方法来解决数据扰动的挑战，同时考虑用户的隐私偏好。具体来说，我们首先在 ...
转自：https://blog.csdn.net/lanyu_01/article/details/80097350?utm_source=blogxgwz0 目录： 1 Continuous B ...
Learning to Cluster Faces on an Affinity Graph Abstract 人脸识别近年来取得了显著的进展，其性能达到了很高 ...
