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privacy research
搜索结果 - 5
大型语言模型是高级匿名化工具
近期在隐私研究中，大型语言模型在推断真实世界在线文本中的个人数据方面已经达到接近人类水平的性能。在存在不断增长的模型能力的同时，现有的文本匿名化方法目前无法满足监管要求和对抗威胁。这引发了一个问题，即个人如何能够有效地在分享在线文本时保护自
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4 months ago
AAAI
ALISON: 高效快速的文体风格特征作者混淆
现代作者指定（AA）和作者混淆（AO）是隐私研究中两个重要且竞争性的任务，为了解决现有 AA 方法引发的隐私问题，本研究提出了一个实用的 AO 方法 ALISON，通过攻击三种基于 Transformer 的 AA 方法在两个基准数据集上表
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5 months ago
超越死记硬背：利用大型语言模型的推理违反隐私
当前隐私研究主要集中在大型语言模型（LLM）提取训练数据的问题上。与此同时，模型的推论能力已大幅增强，这引发了一个关键问题：当前的 LLM 是否能通过推断来侵犯个人的隐私。在本研究中，我们提出了关于预训练 LLM 从文本中推断个人属性能力的
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9 months ago
MM
面向计算社区的隐私研究路线图
该报告旨在通过在未来十年内进行隐私研究，使社会在享受信息技术和数据科学带来的好处的同时，适当控制对隐私的威胁。
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8 years ago
差分隐私：选择 Epsilon 的经济方法
本文从实践角度讨论差分隐私，提出一个基于公式的简单模型来平衡隐私保护和结果准确性之间的权衡，并使用该模型来选择关键参数 epsilon。研究表明，在一些情况下，差分隐私研究可以比非私密研究更加准确。
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10 years ago
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