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data privacy regulations
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通过可控机器遗忘解决隐私、效用、效率的三难题
Controllable Machine Unlearning (ConMU) 是一个新颖的框架,通过三个关键模块实现了 Machine Unlearning 的可控性,平衡了隐私、模型准确性和运行效率之间的权衡。在多个基准数据集上的综合实
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8 months ago
通过选择性突触减衰实现快速机器反学习而无需重新训练
机器遗忘能力对于遵守数据隐私法规以及删除有害、被操控或过时信息变得越来越重要。本研究提出了一种名为选择性突触阻尼(SSD)的新型机器遗忘方法,该方法以快速、高性能的方式进行遗忘,且不需要长期存储训练数据。该方法在一系列实验中与现有的遗忘方法
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a year ago
应用自然语言理解进行合规性检查:隐私政策与法规比较分析
本研究利用自然语言推断(NLI)技术,采用预训练的嵌入和 BiLSTM 注意力机制,比较大公司的隐私政策与隐私法规,测试发现,在实际 NLI 任务中,基于 MNLI 数据集训练的模型更好。
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2 years ago
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