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PDSS: 大型语言模型逐步蒸馏的隐私保护框架
提出了一个基于服务器 - 客户端架构的隐私保护框架 PDSS，该框架通过逐步蒸馏大型语言模型（LLMs）解决了专业领域应用中的隐私和资源限制问题，引入了指数机制策略和编码器 - 解码器策略以平衡提示隐私和合理性可用性，并在各种文本生成任务中
PDF18 days ago
ICMLMaSS: 多属性选择性压制从信息论的角度实现数据的保用变换
我们提出了一个形式化的信息论定义，设计了一个可学习的数据转换框架，能够选择性地抑制目标数据集中的敏感属性，同时保留其他有用属性，无论其是否事先已知或明确注解以便保留。通过对多种模态的数据集进行全面的实验评估，包括人脸图像、语音音频片段和人体
PDFa month ago
PAC 隐私保护扩散模型
数据隐私保护是研究者们越来越关注的问题之一。扩散模型（DMs），尤其是严格的差分隐私，可以潜在地生成既具有高度隐私性又具有视觉质量的图像。然而，在保护特定数据属性的隐私方面存在挑战，目前的模型在这方面通常表现不佳。为了解决这些挑战，我们引入
PDF7 months ago
基于自适应共振理论的隐私保护连续联合聚类
在数据隐私保护日益重要的背景下，提出了一种隐私保护的连续联邦聚类算法，该算法在保持数据隐私的同时实现了较高的聚类性能和连续学习能力。
PDF10 months ago
基于自适应 OPTICS 聚类的强化联邦学习方法
本文提出一种基于自适应 OPTICS 聚类的增强型联邦聚合方法，将聚类环境视为马尔可夫决策过程，并模拟参数搜索方向的调整过程，以找到最佳的聚类参数，从而实现更好的联邦聚合效果。
PDFa year ago
利用自监督学习和最小标签自动检测手术视频中的身外画面以保护隐私
利用自我监督和最少数据标签，我们提出一个可以精准检测手术视频中出现的躯体外视频帧的框架，该方法使用大量无标记内窥镜图像进行自我监督学习，并使用辅助任务的预训练和有限监督的微调，可提高医疗数据隐私保护，该方法达到了 96.00-98.02 的
PDFa year ago
CVPR具有自动转换搜索的隐私保护协作学习
本论文提出了一种基于数据增强的解决方案，以防止敌对方从共享的梯度中恢复训练数据，文中使用创新的搜索方法发现数据增强策略，并使用两个新的度量指标来评估策略的影响，实验结果表明该方法能够高效地击败现有的重建攻击，对模型性能影响微不足道。
PDF4 years ago