privacy risk | BriefGPT - AI 论文速递

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时间域子采样的隐私放大
为了在保持隐私的前提下利用时序数据，我们提出了一种基于子采样和过滤的隐私机制，通过减少个体对于时间序列的影响，从而显著地减小了加噪音的需求，而且我们用现实和合成的时间序列数据充分论证了其实用性。
PDF2 years ago
APRIL: 针对视觉 Transformer 隐私泄漏的阿喀琉斯之踵的发现
本文分析了基于自注意力机制的 Transformer 模型的梯度泄漏风险，提出 APRIL- Attention PRIvacy Leakage，强调设计隐私安全的 Transformer 模型和防御方案的重要性。
PDF3 years ago
AAAI数据增强对机器学习隐私的影响是什么？
本文挑战了数据增广可以有效缓解成员推断秘密攻击（MI）的这一观察，并提出利用增广数据信息的新的 MI 攻击。实验结果表明，使用本文提出的方法可以普遍优于没有使用增广数据的方法，且可以在某些增广数据的模型上成功率更高，这表明了使用增广数据所带
PDF4 years ago
联邦学习中强化模型合并的集合蒸馏
本篇论文研究了 FL 领域中不同于普通平均策略的模型聚合方法 ——ensemble distillation，证明其能够在保证数据隐私性和节约算力的同时，更灵活地聚合异构模型，并在各种 CV/NLP 数据集和场景下优于现有的 FL 算法。
PDF4 years ago
ICML隐私感知的深度神经网络卸载
本文提出了一种数据混淆技术，通过将数据混淆后再发送到云端计算节点，以绕过资源约束设备上使用深度神经网络时所面临的困难，并解决了数据隐私泄露的问题。
PDF6 years ago
衡量成员隐私
研究机器学习模型，提出用 Differential Training Privacy（DTP）来评估发布分类器的隐私风险，并倡导使用 DTP 作为决策过程中的参考，如若分类器 DTP 的值高于 1，则不应发布。
PDF7 years ago
ICCV构建一种可视化隐私建议系统：理解和预测图像中的隐私风险
该研究提出了一种基于可视化隐私顾问的方法，在图像内容方面扩展用户的隐私设置，以减轻用户分享图片带来的隐私风险和隐私泄露的风险。通过将个人信息映射为图像属性，从图像直接预测个人信息，了解不同用户在隐私属性方面的偏好，并在此基础上提出模型以预测
PDF7 years ago
利用生成对抗网络生成多标签离散化患者记录
本文提出了一种基于生成对抗网络的方法（medGAN），用于生成逼真的合成病人记录数据，并证明其可行性及隐私风险。
PDF7 years ago
随机隐私
该论文提出了一种新的隐私保护方法，即 “随机隐私”，通过此方法，用户可以获得数据使用的概率上限的保证，以此来保护用户的个人数据隐私，同时提供更好的服务质量，实现广告投放和用户画像的个性化等个性化服务，通过 web 搜索个性化案例验证其方法的
PDF10 years ago