privacy concern | BriefGPT - AI 论文速递

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MM评估信任和个人信息隐私关注是否是使用明确运用人工智能的健康保险的障碍
在线交易中的信任和隐私问题已成为重要关注点。本研究探讨了信任和隐私关注是否是健康保险中人工智能采用的障碍。通过建模和比较两种场景，研究结果表明可见的人工智能界面会显著降低信任，而与人工智能相关的隐私关注相对较高但在模型中没有统计显著性差异。
PDF5 months ago
MIST：通过成员不变子空间训练防御成员推断攻击
在这篇研究论文中，我们通过使用具有反事实不变性和子空间学习方法的新方法，名为 Membership-Invariant Subspace Training（MIST），有效地防御成员推断攻击。MIST 避免过度拟合易受攻击的实例，同时在不降
PDF8 months ago
ICML从数据泄露和遗忘中对法律的启示
大型语言模型（LLMs）在隐私方面存在关注，因为它们会记忆训练数据（包括个人可识别信息（PII）如电子邮件和电话号码），并在推理过程中泄露。现有工作关注度较低，本研究表明精调模型不仅会泄露其训练数据，还会泄露在预训练阶段记忆的预训练数据（和
PDFa year ago
共享嵌入的联邦图神经网络
本研究提出了一种基于图嵌入的联邦学习方法，在不直接分享原始数据的情况下利用共享嵌入数据提高了现有基于图的网络的训练效率，并在不同数据集上进行了实验以显示其有效性，使得当前基于图的模型在联邦学习框架中的训练具备隐私保护的功能。
PDF2 years ago
SiamHAN：利用同构异构图注意力网络对 TLS 加密流量的 IPv6 地址关联攻击
该论文展示了一种基于 IPv6 地址相关性模型 - SiamHAN 的方法，即使在受到 TLS 加密保护的情况下，对于追踪目标用户和发现独特用户的任务，其准确性分别为 99％和 88％。
PDF2 years ago
MM无线网络中的协作学习：介绍性概述
本文主要关注跨无线设备的协作训练，分布式机器学习算法解决了数据隐私和计算资源分散利用的问题，但无线设备的异构性与通信限制也给分布式算法设计带来了挑战。
PDF3 years ago
PT-ISABB: 用于解决非对称分布式约束优化问题的混合树完全算法
本文提出了一种名为 PT-ISABB 的混合完整算法，该算法使用定制的推理算法提供紧密下界，并使用基于树的完整搜索算法来搜索空间，以有效解决 ADCOPs 问题，该算法证明了其正确性，并且实验结果表明其优于其他现有的完整算法。
PDF5 years ago