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搜索结果 - 5
通信高效且可证明的联邦反学习
研究联邦去学习问题，解决个别客户或数据对通过联邦学习得到的全局模型的影响，推导出所删除数据的无合差异性模型。引入了一种新的完全联邦去学习框架，满足通信效率和完全去学习可证明性的两个基本条件。通过定义确切的联邦去学习，保证无学习之后的模型与未
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6 months ago
阈值 KNN-Shapley：一种线性时间和有隐私友好的数据价值评估方法
本文研究数据估值中的隐私挑战，以 KNN-Shapley 为重点，提出了 TKNN-Shapley 作为其隐私友好的改进版本，并展示了 TKNN-Shapley 在数据质量识别方面相对于 KNN-Shapley 具有更好的隐私 - 效用权衡
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10 months ago
联邦学习的安全与隐私问题
分布式学习中的联邦学习存在安全和隐私挑战，本研究针对各类机器学习模型，包括大型语言模型，提出了安全和隐私挑战的综合分类，重点关注聚合器和参与者的攻击，包括投毒攻击、后门攻击、成员推断攻击、生成对抗网络攻击和差分隐私攻击，同时提出了未来研究的
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a year ago
评估来自 Stack Overflow 的隐私问题: ChatGPT 能否胜任？
该论文通过对 Stack Overflow 上的隐私问题类型进行评估，并对 ChatGPT 生成的代码进行比较分析，旨在理解开发人员在寻求软件开发和隐私相关问题的答案时所面临的隐私挑战。研究结果表明，大多数隐私相关的问题涉及选择 / 同意，
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a year ago
使用卷积 GAN 产生差分隐私的合成医疗数据
本篇论文提出了一种基于不同 ially private 框架和卷积自编码器以及卷积生成对抗网络生成合成数据的方法，以应对使用医疗记录数据所面临的隐私困难，该方法能够捕捉到原始数据中存在的时间信息和特征相关性，并在有监督和无监督情况下使用公开
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4 years ago
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