INTRODUTION left：在雲中心的機器智能中，用戶設備與雲中心模型進行交互，生成日志來訓練模型。用戶日志組合到一起后來提高模型，用於之后的服務器用戶請求。 Middle：在聯邦學習中，模型被運送到用戶設備上，在本地進行評估和訓練。改進之后的模型傳給服務器，在服務器端產生一個新模型然后在應用在用戶設備上。 Right：安全聚合應用在聯邦學習上，模型更新的聚合在邏輯上由虛擬機執行，安全多方通 ...
2020-03-20 09:55 2 2382 推薦指數：
SecureML：A system for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning 1 摘要及介紹 1.1 模型的大致架構 首先，主要模型中主要有客戶端和兩台服務器，假設這兩台服務器不會惡意合作。 整個訓練過程大致分為在線和離線兩個階段 ...
鄭重聲明：原文參見標題，如有侵權，請聯系作者，將會撤銷發布！ Full version of a paper at the 8-th International Conference on Appl ...
小組成員：鄭爽、王妮婷、王靜雯 一、背景 機器學習的隱私保護研究大致分為２條主線: 以多方安全計算、同態加密為代表的加密方法和以差分隱私為代表的擾動方法。與加密方法相比,差分隱私機制更易於在實際場景中部署和應用。 二、論文簡介 該論文的目標是彌合密碼學和信息安全 ...
Local Differential Privacy for Deep Learning 0.ABSTRACT 物聯網平台創新包括邊緣雲交互中的軟件定義網絡（SDN）和網絡功能虛擬化（NFV）的融合 深度學習因其在使用大量數據進行訓練時具有顯著的准確性而越來越受歡迎 ...
目錄 Introduction Annotated Bibliography References Introduction Big data is suc ...
0.abstract LDP近年來受到廣泛關注。現有的LDP保證的協議中，用戶在將數據分享給聚合器之前，在本地對數據進行編碼和擾動。然而，由於對於不同問題的不同隱私保護偏好，用戶不願意回答所有的問題。在本論文中，我們提出了一種方法來解決數據擾動的挑戰，同時考慮用戶的隱私偏好。具體來說，我們首先在 ...
轉自：https://blog.csdn.net/lanyu_01/article/details/80097350?utm_source=blogxgwz0 目錄： 1 Continuous B ...
Learning to Cluster Faces on an Affinity Graph Abstract 人臉識別近年來取得了顯著的進展，其性能達到了很高 ...
