摘要：
Functional mechanism: regression analysis under differential privacy 论文学习报告 组员：裴建新 赖妍菱 周子玉 2020-03-10 1 背景 当今社会，互联网技术正日益深入人们的生活.随着网络和信息化产业的迅猛发展，数据以前所未
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posted @ 2020-03-11 10:15
第2小组周子玉
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摘要：
《ENSEMBLE ADVERSARIAL TRAINING: ATTACKS AND DEFENSES》 论文学习报告 组员：裴建新 赖妍菱 周子玉 2020-04-12 1 引言 机器学习(ML)模型往往容易受到敌对示例的攻击，恶意干扰输入，旨在在测试时误导模型。对抗性训练(Szegedy et
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posted @ 2020-04-12 23:11
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Output Diversified Initialization for Adversarial Attacks 学习报告 小组成员：裴建新、赖妍菱、周子玉 1 引言 深度神经网络在图像分类方面取得了很大的成功。然而，它们很容易受到对抗性样例的影响，由视觉上无法检测到的噪声所产生的扰动图像可能会导
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posted @ 2020-04-01 15:34
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《Explaining and harnessing adversarial examples》 论文学习报告 组员：裴建新 赖妍菱 周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型，包括最先进的神经网络，很容易遇到对抗性的例子。所谓的对抗性样例就是对数据集
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posted @ 2020-03-27 16:34
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听完第四组的报告，我们小组对差分隐私的相关知识进行了搜索、学习和讨论，结合第四组的报告内容，有了一些新的认识和了解。接下来我们将针对差分隐私的思想做一个大致梳理。 为什么会产生差分隐私？ 虽然已有的隐私保护方案层出不穷,但是它们有一个共同的缺点——都依赖攻击者的背景知识，没有对攻击模型做出合理假设。
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posted @ 2020-03-02 22:06
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布尔加密技术报告 组员：赖妍菱 裴建新 周子玉 2020-03-02 1 相关知识介绍 1.1 门电路 实现基本逻辑运算和复合逻辑运算的单元电路.它规定各个输入信号之间满足某种逻辑关系时，才有信号输出.从逻辑关系看，门电路的输入端或输出端只有两种状态，无信号用“0”表示，有信号用“1”表示.也可以这
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posted @ 2020-03-02 20:40
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