【MCUNet】2020-NIPS-MCUNet Tiny Deep Learning on IoT Devices-論文閱讀
MCUNet 2020-NIPS-MCUNet Tiny Deep Learning on IoT Devices 來源：ChenBong 博客園 Institute：MIT、NTU、MIT-IBM Watson AI Lab Author：Ji Lin、Song Han ...
原文：[差分隱私][論文粗讀]NIPS 2020：GS-WGAN: A Gradient-Sanitized Approach for Learning Differentially Private Generators
NIPS ：GS WGAN: A Gradient Sanitized Approach for Learning Differentially Private Generators 閱讀時間： . . 關於GAN，WGAN：https: blog.csdn.net leviopku article details https: zhuanlan.zhihu.com p 關於Renyi dever ...
2021-04-09 16:54 0 261 推薦指數：
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差分隱私基礎
數據的隱私保護問題最早由統計學家Dalenius 在20世紀70年代末提出，他認為，保護數據庫中的隱私信息，就是要使任何用戶（包括合法用戶和潛在的攻擊者）在訪問數據庫的過程中無法獲取關於任意個體的確切信息 。 從已有的研究來看，k-anonymity及其擴展模型在隱私保護領域影響深遠且被廣泛應用 ...
(一) 差分隱私
最近一直在學習差分隱私，剛開始學的時候由於對這方面的知識不太清楚，一直處於模模糊糊的理解狀態。現在學習了一段時間后開始有了一些初步的認識，所以把學習過程中的一些知識總結一下，方便以后復習，也為其他的小伙伴提供一些思路。由於我也是初學者，所以難免會出現一些錯誤，希望各位大佬可以指出。 本文 ...
差分隱私
差分隱私的由來 想要在一個統計數據庫里面保護用戶的隱私，那么理想的隱私定義是這樣的：訪問一個統計數據庫而不能夠泄露在這個數據庫中關於個人的信息。也就是說統計數據庫應該提供一個統計值，但是對於個人的信息不應該被查詢到。 但是，這個理想的定義是不可行的，它並沒有考慮到輔助信息。比如這么一個 ...
關於《Differentially private empirical risk minimization》論文分析報告
Differentially private empirical risk minimization——分析報告 組員：岑鵬 吳易佳 秦紅梅 2020.3.12 1. 背景 隨着電子數據庫中的個人信息的大量增加，例如病歷，財務記錄，網絡搜索歷史記錄和社交網絡數據等，互聯網進入 ...
基於差分隱私的安全機制
差分隱私采用了一種隨機機制，使得當輸入中的單個樣本改變之后，輸出的分布不會有太大的改變。比如兩個數據集中只有1條記錄有差別，查詢這兩個數據集且獲得相同輸出的概率非常接近。因此，用戶即便獲取了輸出結果，也無法通過結果推測出輸入數據來自哪一方。 在現有的隱私保護方法中，差 ...
淺談對差分隱私的理解
在聽完第五組的報告之后，淺談一下對差分隱私的認識，主要針對差分隱私的思想做一個大致的梳理。 為什么會產生差分隱私？ 由於有些“聰明”的用戶為了知道某些信息，可以通過兩次查詢結果的差異進行對比，從而在兩次數據的對比中找到有用的信息。正如在楊頊組的報告中提 ...
差分隱私報告---第4組
差分隱私報告 匯報人：倪元元、曾文麗、楊頊 時間：2020.3.3 1.背景. 2 2.以往的工作及其局限性. 2 3.差分隱私模型. 2 4.差分隱私的性質發展. 3 5.相關定義的發展. 3 6.實現機制. 4 總結. 5 參考文獻. 5 1.背景 ...