2019年7月25日

摘要: 我们建立了一个隐私保护的深度学习系统,在这个系统中,许多学习参与者对组合后的数据集执行基于神经网络的深度学习,而实际上没有向中央服务器透露参与者的本地数据。为此,我们重新回顾了Shokri和Shmatikov(ACM CCS 2015)之前的工作,并指出本地数据信息实际上可能泄漏给诚实但好奇的服务器。然后,我们通过构建一个具有以下特性的增强系统来解决这个问题:(1)没有向服务器泄漏任何信息;(2)与普通的深度学习系统相比,在合并的数据集上,精度保持不变。 阅读全文
posted @ 2019-07-25 12:09 穷酸秀才大草包 阅读(2199) 评论(0) 推荐(0)

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