privacy enhancing technologies | BriefGPT

关键词privacy enhancing technologies

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协调医学影像中的人工智能性能与数据重建韧性
人工智能模型对其训练数据的信息泄漏存在漏洞，而隐私增强技术，如差分隐私，旨在规避这些弱点。通过设置可量化的隐私预算，差分隐私为训练模型提供最强大的保护，同时限制推断训练样本的风险或重建原始数据的风险。本研究对比了在不同隐私预算下人工智能模型
PDF7 months ago
利用梯度衍生的度量对不同 ially private 训练中的数据选择和估值进行优化
研究了如何在严格保护隐私的情况下，利用梯度信息来选择有利于模型训练的数据，解决在协同训练深度学习模型中，难以区分出有用数据点的问题。
PDFa year ago
基于全同态加密的树型隐私推断
本文介绍了使用 Fully Homomorphic Encryption 应用于基于树的数据模型，通过 Concrete-ML 库在加密选项卡 ular 数据上得到最先进的解决方案，此方法适用于决策树，随机森林和梯度提升树等广泛使用的基于树
PDFa year ago
协同网络安全编排：分布式隐私保护威胁情报共享的安全框架
提出了一种基于隐私增强技术和联邦处理的新框架，用于从分布式数据中提取 CTI，并且演示了它在多种实际场景中的应用。
PDF2 years ago
在受监管行业中实现合成数据采纳
本文介绍了数据中心化思维的重要性和隐私问题、提出了基于合成数据的解决方案，并开发了一种全面的测试方法（DAISYnt），以检验这种方法在高度监管的领域中的可行性和质量，例如金融和医疗保健。
PDF2 years ago