privacy-preserving algorithms | BriefGPT

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未知需求情况下，基于特征的新闻供货商的私密最佳库存策略学习
该研究介绍了在 f - 差分隐私框架中估计隐私保护最优库存策略的新方法，通过使用剪切噪声梯度下降算法和卷积平滑来同时解决未知需求分布和非光滑损失函数、个体层面数据的可证的隐私保证以及期望的统计精度等三个主要挑战。
PDF2 months ago
NVIDIA FLARE: 从模拟到现实世界的联合学习
NVIDIA FLARE 是一个开源软件开发工具包，使得数据科学家可以更容易地在其研究和实际应用中使用联邦学习，可以应用不同的隐私保护算法进行多方协作。
PDF2 years ago
大语言模型中的差分隐私解码
本文提出了一种简单易行、计算轻量化的扰动机制，保证了模型的隐私性，在不影响模型实用性的情况下，可应用于所有 LLM 模型，解决了 LLM 在隐私保护与重新训练之间的折中问题。
PDF2 years ago
大语言模型时代的隐私保护：你所写即你所是
本文调查了一系列流行模型中预训练表示所编码的个人信息的程度，并展示了模型越复杂和数据越多，可能出现数据泄露的正相关性。作者对一种大型多语言数据集上的情感分析特征进行了广泛覆盖的比较和评估，结果表明，隐私保护方法的使用非常重要。作者还发现高度
PDF2 years ago
IJCAIAegis: 针对垂直联邦学习的可信、自动和准确的验证框架
本研究提出了 Aegis，一种值得信赖的自动和准确的验证框架，用于垂直联邦学习的安全验证。它能够检测出 95% 的威胁模型，并在总共 VFL 作业时间的 84％内提供细粒度的验证结果。
PDF3 years ago